diff --git a/.github/workflows/test.yml b/.github/workflows/test.yml index 5cbbde61f..e314b6a04 100644 --- a/.github/workflows/test.yml +++ b/.github/workflows/test.yml @@ -49,31 +49,45 @@ jobs: matrix: os: [ windows-latest, macos-latest ] python-version: [ "3.14" ] + uv-resolution: + - highest + starlette-src: + - starlette-pypi + - starlette-git include: - os: ubuntu-latest python-version: "3.9" coverage: coverage + uv-resolution: lowest-direct - os: macos-latest python-version: "3.10" coverage: coverage + uv-resolution: highest - os: windows-latest python-version: "3.12" coverage: coverage + uv-resolution: lowest-direct - os: ubuntu-latest python-version: "3.13" coverage: coverage + uv-resolution: highest # Ubuntu with 3.13 needs coverage for CodSpeed benchmarks - os: ubuntu-latest python-version: "3.13" coverage: coverage + uv-resolution: highest codspeed: codspeed - os: ubuntu-latest python-version: "3.14" coverage: coverage + uv-resolution: highest + starlette-src: starlette-git fail-fast: false runs-on: ${{ matrix.os }} env: UV_PYTHON: ${{ matrix.python-version }} + UV_RESOLUTION: ${{ matrix.uv-resolution }} + STARLETTE_SRC: ${{ matrix.starlette-src }} steps: - name: Dump GitHub context env: @@ -92,11 +106,14 @@ jobs: pyproject.toml uv.lock - name: Install Dependencies - run: uv sync --locked --no-dev --group tests --extra all + run: uv sync --no-dev --group tests --extra all + - name: Install Starlette from source + if: matrix.starlette-src == 'starlette-git' + run: uv pip install "git+https://github.com/Kludex/starlette@main" - run: mkdir coverage - name: Test if: matrix.codspeed != 'codspeed' - run: uv run bash scripts/test.sh + run: uv run --no-sync bash scripts/test.sh env: COVERAGE_FILE: coverage/.coverage.${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }} CONTEXT: ${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }} @@ -108,7 +125,7 @@ jobs: CONTEXT: ${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }} with: mode: simulation - run: uv run coverage run -m pytest tests/ --codspeed + run: uv run --no-sync coverage run -m pytest tests/ --codspeed # Do not store coverage for all possible combinations to avoid file size max errors in Smokeshow - name: Store coverage files if: matrix.coverage == 'coverage' diff --git a/.github/workflows/translate.yml b/.github/workflows/translate.yml index 83518614b..bb23fa32d 100644 --- a/.github/workflows/translate.yml +++ b/.github/workflows/translate.yml @@ -35,6 +35,11 @@ on: type: boolean required: false default: false + max: + description: Maximum number of items to translate (e.g. 10) + type: number + required: false + default: 10 jobs: langs: @@ -115,3 +120,4 @@ jobs: EN_PATH: ${{ github.event.inputs.en_path }} COMMAND: ${{ matrix.command }} COMMIT_IN_PLACE: ${{ github.event.inputs.commit_in_place }} + MAX: ${{ github.event.inputs.max }} diff --git a/docs/de/docs/advanced/wsgi.md b/docs/de/docs/advanced/wsgi.md index 3cd776a6a..0090883ce 100644 --- a/docs/de/docs/advanced/wsgi.md +++ b/docs/de/docs/advanced/wsgi.md @@ -6,13 +6,29 @@ Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wr ## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware } -Sie müssen `WSGIMiddleware` importieren. +/// info | Info + +Dafür muss `a2wsgi` installiert sein, z. B. mit `pip install a2wsgi`. + +/// + +Sie müssen `WSGIMiddleware` aus `a2wsgi` importieren. Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware. Und dann mounten Sie das auf einem Pfad. -{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *} +{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *} + +/// note | Hinweis + +Früher wurde empfohlen, `WSGIMiddleware` aus `fastapi.middleware.wsgi` zu verwenden, dies ist jetzt deprecatet. + +Stattdessen wird empfohlen, das Paket `a2wsgi` zu verwenden. Die Nutzung bleibt gleich. + +Stellen Sie lediglich sicher, dass das Paket `a2wsgi` installiert ist und importieren Sie `WSGIMiddleware` korrekt aus `a2wsgi`. + +/// ## Es testen { #check-it } diff --git a/docs/de/docs/deployment/docker.md b/docs/de/docs/deployment/docker.md index d4b74635d..1e28efe52 100644 --- a/docs/de/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/de/docs/deployment/docker.md @@ -145,8 +145,6 @@ Es gibt andere Formate und Tools zum Definieren und Installieren von Paketabhän * Erstellen Sie eine `main.py`-Datei mit: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -158,7 +156,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` diff --git a/docs/de/docs/index.md b/docs/de/docs/index.md index 11fb6c983..3ce5cb27f 100644 --- a/docs/de/docs/index.md +++ b/docs/de/docs/index.md @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" Erstellen Sie eine Datei `main.py` mit: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): Wenn Ihr Code `async` / `await` verwendet, benutzen Sie `async def`: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ Sie sehen die alternative automatische Dokumentation (bereitgestellt von Requestbody-Deklarationen an. +Nun, da wir gesehen haben, wie `Path` und `Query` verwendet werden, schauen wir uns fortgeschrittenere Verwendungsmöglichkeiten von Requestbody-Deklarationen an. ## `Path`-, `Query`- und Body-Parameter vermischen { #mix-path-query-and-body-parameters } @@ -101,13 +101,13 @@ Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Paramete Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben: ```Python -q: Union[str, None] = None +q: str | None = None ``` -Oder in Python 3.10 und darüber: +Oder in Python 3.9: ```Python -q: str | None = None +q: Union[str, None] = None ``` Zum Beispiel: diff --git a/docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md index 3427b3052..a06c85e57 100644 --- a/docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md +++ b/docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -52,7 +52,7 @@ In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern. Sie können eine `summary` und eine `description` hinzufügen: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} ## Beschreibung mittels Docstring { #description-from-docstring } @@ -70,7 +70,7 @@ Es wird in der interaktiven Dokumentation verwendet: Sie können die Response mit dem Parameter `response_description` beschreiben: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} /// info | Info diff --git a/docs/en/docs/advanced/advanced-dependencies.md b/docs/en/docs/advanced/advanced-dependencies.md index 37f5c78f2..0d03507b7 100644 --- a/docs/en/docs/advanced/advanced-dependencies.md +++ b/docs/en/docs/advanced/advanced-dependencies.md @@ -120,7 +120,7 @@ The exit code, the automatic closing of the `Session` in: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *} -...would be run after the the response finishes sending the slow data: +...would be run after the response finishes sending the slow data: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *} diff --git a/docs/en/docs/contributing.md b/docs/en/docs/contributing.md index 1505dfd1e..af7944e75 100644 --- a/docs/en/docs/contributing.md +++ b/docs/en/docs/contributing.md @@ -179,19 +179,23 @@ as Uvicorn by default will use the port `8000`, the documentation on port `8008` Help with translations is VERY MUCH appreciated! And it can't be done without the help from the community. 🌎 🚀 -Here are the steps to help with translations. - -#### Review Translation PRs - Translation pull requests are made by LLMs guided with prompts designed by the FastAPI team together with the community of native speakers for each supported language. -These translations are normally still reviewed by native speakers, and here's where you can help! +#### LLM Prompt per Language -* Check the currently existing pull requests for your language. You can filter the pull requests by the ones with the label for your language. For example, for Spanish, the label is `lang-es`. +Each language has a directory: https://github.com/fastapi/fastapi/tree/master/docs, in it you can see a file `llm-prompt.md` with the prompt specific for that language. -* When reviewing a pull request, it's better not to suggest changes in the same pull request, because it is LLM generated, and it won't be possible to make sure that small individual changes are replicated in other similar sections, or that they are preserved when translating the same content again. +For example, for Spanish, the prompt is at: `docs/es/llm-prompt.md`. -* Instead of adding suggestions to the translation PR, make the suggestions to the LLM prompt file for that language, in a new PR. For example, for Spanish, the LLM prompt file is at: `docs/es/llm-prompt.md`. +If you see mistakes in your language, you can make suggestions to the prompt in that file for your language, and request the specific pages you would like to re-generate after the changes. + +#### Reviewing Translation PRs + +You can also check the currently existing pull requests for your language. You can filter the pull requests by the ones with the label for your language. For example, for Spanish, the label is `lang-es`. + +When reviewing a pull request, it's better not to suggest changes in the same pull request, because it is LLM generated, and it won't be possible to make sure that small individual changes are replicated in other similar sections, or that they are preserved when translating the same content again. + +Instead of adding suggestions to the translation PR, make the suggestions to the LLM prompt file for that language, in a new PR. For example, for Spanish, the LLM prompt file is at: `docs/es/llm-prompt.md`. /// tip @@ -201,9 +205,9 @@ Check the docs about GitHub Discussion to coordinate translations for your language. You can subscribe to it, and when there's a new pull request to review, an automatic comment will be added to the discussion. +Check if there's a GitHub Discussion to coordinate translations for your language. You can subscribe to it, and when there's a new pull request to review, an automatic comment will be added to the discussion. -* To check the 2-letter code for the language you want to translate, you can use the table List of ISO 639-1 codes. +To check the 2-letter code for the language you want to translate, you can use the table List of ISO 639-1 codes. #### Request a New Language diff --git a/docs/en/docs/release-notes.md b/docs/en/docs/release-notes.md index 8d90983d4..5d93b684a 100644 --- a/docs/en/docs/release-notes.md +++ b/docs/en/docs/release-notes.md @@ -7,6 +7,84 @@ hide: ## Latest Changes +### Refactors + +* ♻️ Refactor and simplify Pydantic v2 (and v1) compatibility internal utils. PR [#14862](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14862) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +## 0.128.4 + +### Refactors + +* ♻️ Refactor internals, simplify Pydantic v2/v1 utils, `create_model_field`, better types for `lenient_issubclass`. PR [#14860](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14860) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* ♻️ Simplify internals, remove Pydantic v1 only logic, no longer needed. PR [#14857](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14857) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* ♻️ Refactor internals, cleanup unneeded Pydantic v1 specific logic. PR [#14856](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14856) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +### Translations + +* 🌐 Update translations for fr (outdated pages). PR [#14839](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14839) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov). +* 🌐 Update translations for tr (outdated and missing). PR [#14838](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14838) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov). + +### Internal + +* ⬆️ Upgrade development dependencies. PR [#14854](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14854) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +## 0.128.3 + +### Refactors + +* ♻️ Re-implement `on_event` in FastAPI for compatibility with the next Starlette, while keeping backwards compatibility. PR [#14851](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14851) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +### Upgrades + +* ⬆️ Upgrade Starlette supported version range to `starlette>=0.40.0,<1.0.0`. PR [#14853](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14853) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +### Translations + +* 🌐 Update translations for ru (update-outdated). PR [#14834](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14834) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +### Internal + +* 👷 Run tests with Starlette from git. PR [#14849](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14849) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 👷 Run tests with lower bound uv sync, upgrade `fastapi[all]` minimum dependencies: `ujson >=5.8.0`, `orjson >=3.9.3`. PR [#14846](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14846) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +## 0.128.2 + +### Features + +* ✨ Add support for PEP695 `TypeAliasType`. PR [#13920](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/13920) by [@cstruct](https://github.com/cstruct). +* ✨ Allow `Response` type hint as dependency annotation. PR [#14794](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14794) by [@jonathan-fulton](https://github.com/jonathan-fulton). + +### Fixes + +* 🐛 Fix using `Json[list[str]]` type (issue #10997). PR [#14616](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14616) by [@mkanetsuna](https://github.com/mkanetsuna). + +### Docs + +* 📝 Update docs for translations. PR [#14830](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14830) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 📝 Fix duplicate word in `advanced-dependencies.md`. PR [#14815](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14815) by [@Rayyan-Oumlil](https://github.com/Rayyan-Oumlil). + +### Translations + +* 🌐 Enable Traditional Chinese translations. PR [#14842](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14842) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Enable French docs translations. PR [#14841](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14841) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for fr (translate-page). PR [#14837](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14837) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14836](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14836) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for pt (update-outdated). PR [#14833](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14833) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for ko (update-outdated). PR [#14835](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14835) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for es (update-outdated). PR [#14832](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14832) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for tr (update-outdated). PR [#14831](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14831) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for tr (add-missing). PR [#14790](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14790) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for fr (update-outdated). PR [#14826](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14826) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for zh-hant (update-outdated). PR [#14825](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14825) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🌐 Update translations for uk (update-outdated). PR [#14822](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14822) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🔨 Update docs and translations scripts, enable Turkish. PR [#14824](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14824) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +### Internal + +* 🔨 Add max pages to translate to configs. PR [#14840](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14840) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). + +## 0.128.1 + ### Features * ✨ Add `viewport` meta tag to improve Swagger UI on mobile devices. PR [#14777](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14777) by [@Joab0](https://github.com/Joab0). @@ -14,6 +92,7 @@ hide: ### Fixes +* 🐛 Update `ValidationError` schema to include `input` and `ctx`. PR [#14791](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14791) by [@jonathan-fulton](https://github.com/jonathan-fulton). * 🐛 Fix TYPE_CHECKING annotations for Python 3.14 (PEP 649). PR [#14789](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14789) by [@mgu](https://github.com/mgu). * 🐛 Strip whitespaces from `Authorization` header credentials. PR [#14786](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14786) by [@WaveTheory1](https://github.com/WaveTheory1). * 🐛 Fix OpenAPI duplication of `anyOf` refs for app-level responses with specified `content` and `model` as `Union`. PR [#14463](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14463) by [@DJMcoder](https://github.com/DJMcoder). @@ -26,6 +105,7 @@ hide: ### Docs +* 📝 Update docs for contributing translations, simplify title. PR [#14817](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14817) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). * 📝 Fix typing issue in `docs_src/app_testing/app_b` code example. PR [#14573](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14573) by [@timakaa](https://github.com/timakaa). * 📝 Fix example of license identifier in documentation. PR [#14492](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14492) by [@johnson-earls](https://github.com/johnson-earls). * 📝 Add banner to translated pages. PR [#14809](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14809) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov). @@ -44,6 +124,8 @@ hide: ### Translations +* 🌐 Improve LLM prompt of `uk` documentation. PR [#14795](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14795) by [@roli2py](https://github.com/roli2py). +* 🌐 Update translations for ja (update-outdated). PR [#14588](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14588) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). * 🌐 Update translations for uk (update outdated, found by fixer tool). PR [#14739](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14739) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov). * 🌐 Update translations for tr (update-outdated). PR [#14745](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14745) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). * 🌐 Update `llm-prompt.md` for Korean language. PR [#14763](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14763) by [@seuthootDev](https://github.com/seuthootDev). @@ -66,6 +148,8 @@ hide: ### Internal +* ⬇️ Downgrade LLM translations model to GPT-5 to reduce mistakes. PR [#14823](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14823) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). +* 🐛 Fix translation script commit in place. PR [#14818](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14818) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). * 🔨 Update translation script to retry if LLM-response doesn't pass validation with Translation Fixer tool. PR [#14749](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14749) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov). * 👷 Run tests only on relevant code changes (not on docs). PR [#14813](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14813) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo). * 👷 Run mypy by pre-commit. PR [#14806](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14806) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov). diff --git a/docs/en/mkdocs.yml b/docs/en/mkdocs.yml index 1c2954619..ccf5ffc7a 100644 --- a/docs/en/mkdocs.yml +++ b/docs/en/mkdocs.yml @@ -317,14 +317,22 @@ extra: name: de - Deutsch - link: /es/ name: es - español + - link: /fr/ + name: fr - français + - link: /ja/ + name: ja - 日本語 - link: /ko/ name: ko - 한국어 - link: /pt/ name: pt - português - link: /ru/ name: ru - русский язык + - link: /tr/ + name: tr - Türkçe - link: /uk/ name: uk - українська мова + - link: /zh-hant/ + name: zh-hant - 繁體中文 extra_css: - css/termynal.css - css/custom.css diff --git a/docs/es/docs/advanced/wsgi.md b/docs/es/docs/advanced/wsgi.md index d5113250a..ae31185ee 100644 --- a/docs/es/docs/advanced/wsgi.md +++ b/docs/es/docs/advanced/wsgi.md @@ -2,17 +2,33 @@ Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}. -Para eso, puedes usar `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc. +Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc. ## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware } -Necesitas importar `WSGIMiddleware`. +/// info | Información + +Esto requiere instalar `a2wsgi`, por ejemplo con `pip install a2wsgi`. + +/// + +Necesitas importar `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`. Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware. Y luego móntala bajo un path. -{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *} +{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *} + +/// note | Nota + +Anteriormente, se recomendaba usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, pero ahora está deprecado. + +Se aconseja usar el paquete `a2wsgi` en su lugar. El uso sigue siendo el mismo. + +Solo asegúrate de tener instalado el paquete `a2wsgi` e importar `WSGIMiddleware` correctamente desde `a2wsgi`. + +/// ## Revisa { #check-it } diff --git a/docs/es/docs/deployment/docker.md b/docs/es/docs/deployment/docker.md index 114a62ec3..9a0b88955 100644 --- a/docs/es/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/es/docs/deployment/docker.md @@ -145,8 +145,6 @@ Existen otros formatos y herramientas para definir e instalar dependencias de pa * Crea un archivo `main.py` con: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -158,7 +156,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -572,7 +570,7 @@ Si tienes una configuración simple, con un **contenedor único** que luego inic ### Imagen Base de Docker { #base-docker-image } -Solía haber una imagen official de Docker de FastAPI: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker. Pero ahora está obsoleta. ⛔️ +Solía haber una imagen official de Docker de FastAPI: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. Pero ahora está obsoleta. ⛔️ Probablemente **no** deberías usar esta imagen base de Docker (o cualquier otra similar). diff --git a/docs/es/docs/index.md b/docs/es/docs/index.md index 14fa07e41..ffea0ed54 100644 --- a/docs/es/docs/index.md +++ b/docs/es/docs/index.md @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" Crea un archivo `main.py` con: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): Si tu código usa `async` / `await`, usa `async def`: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un body desde un request `PUT`. Declara el body usando tipos estándar de Python, gracias a Pydantic. -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union - +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -309,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} diff --git a/docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md index 57cec1674..c52486f9b 100644 --- a/docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -101,13 +101,13 @@ Por supuesto, también puedes declarar parámetros adicionales de query siempre Como, por defecto, los valores singulares se interpretan como parámetros de query, no tienes que añadir explícitamente un `Query`, solo puedes hacer: ```Python -q: Union[str, None] = None +q: str | None = None ``` -O en Python 3.10 y superior: +O en Python 3.9: ```Python -q: str | None = None +q: Union[str, None] = None ``` Por ejemplo: diff --git a/docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md index 945574b9e..f57b322fb 100644 --- a/docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md +++ b/docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -52,7 +52,7 @@ En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`. Puedes añadir un `summary` y `description`: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} ## Descripción desde docstring { #description-from-docstring } @@ -70,7 +70,7 @@ Será usado en la documentación interactiva: Puedes especificar la descripción del response con el parámetro `response_description`: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} /// info | Información diff --git a/docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md b/docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md index 38527aad3..dabcded52 100644 --- a/docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md +++ b/docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# Réponses supplémentaires dans OpenAPI +# Réponses supplémentaires dans OpenAPI { #additional-responses-in-openapi } -/// warning | Attention +/// warning | Alertes Ceci concerne un sujet plutôt avancé. @@ -14,9 +14,9 @@ Ces réponses supplémentaires seront incluses dans le schéma OpenAPI, elles ap Mais pour ces réponses supplémentaires, vous devez vous assurer de renvoyer directement une `Response` comme `JSONResponse`, avec votre code HTTP et votre contenu. -## Réponse supplémentaire avec `model` +## Réponse supplémentaire avec `model` { #additional-response-with-model } -Vous pouvez ajouter à votre décorateur de *paramètre de chemin* un paramètre `responses`. +Vous pouvez passer à vos décorateurs de *chemin d'accès* un paramètre `responses`. Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux. @@ -26,7 +26,7 @@ Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modè Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire : -{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py hl[18,22] *} +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py39.py hl[18,22] *} /// note | Remarque @@ -49,7 +49,7 @@ Le bon endroit est : /// -Les réponses générées au format OpenAPI pour cette *opération de chemin* seront : +Les réponses générées au format OpenAPI pour ce *chemin d'accès* seront : ```JSON hl_lines="3-12" { @@ -169,13 +169,13 @@ Les schémas sont référencés à un autre endroit du modèle OpenAPI : } ``` -## Types de médias supplémentaires pour la réponse principale +## Types de médias supplémentaires pour la réponse principale { #additional-media-types-for-the-main-response } Vous pouvez utiliser ce même paramètre `responses` pour ajouter différents types de médias pour la même réponse principale. -Par exemple, vous pouvez ajouter un type de média supplémentaire `image/png`, en déclarant que votre *opération de chemin* peut renvoyer un objet JSON (avec le type de média `application/json`) ou une image PNG : +Par exemple, vous pouvez ajouter un type de média supplémentaire `image/png`, en déclarant que votre *chemin d'accès* peut renvoyer un objet JSON (avec le type de média `application/json`) ou une image PNG : -{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002.py hl[19:24,28] *} +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *} /// note | Remarque @@ -191,7 +191,7 @@ Mais si vous avez spécifié une classe de réponse personnalisée avec `None` c /// -## Combinaison d'informations +## Combiner les informations { #combining-information } Vous pouvez également combiner des informations de réponse provenant de plusieurs endroits, y compris les paramètres `response_model`, `status_code` et `responses`. @@ -203,17 +203,17 @@ Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui util Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé : -{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py hl[20:31] *} +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py39.py hl[20:31] *} Tout sera combiné et inclus dans votre OpenAPI, et affiché dans la documentation de l'API : -## Combinez les réponses prédéfinies et les réponses personnalisées +## Combinez les réponses prédéfinies et les réponses personnalisées { #combine-predefined-responses-and-custom-ones } -Vous voulez peut-être avoir des réponses prédéfinies qui s'appliquent à de nombreux *paramètre de chemin*, mais vous souhaitez les combiner avec des réponses personnalisées nécessaires à chaque *opération de chemin*. +Vous voulez peut-être avoir des réponses prédéfinies qui s'appliquent à de nombreux *chemins d'accès*, mais vous souhaitez les combiner avec des réponses personnalisées nécessaires à chaque *chemin d'accès*. -Dans ces cas, vous pouvez utiliser la technique Python "d'affection par décomposition" (appelé _unpacking_ en anglais) d'un `dict` avec `**dict_to_unpack` : +Dans ces cas, vous pouvez utiliser la technique Python « unpacking » d'un `dict` avec `**dict_to_unpack` : ```Python old_dict = { @@ -233,15 +233,15 @@ Ici, `new_dict` contiendra toutes les paires clé-valeur de `old_dict` plus la n } ``` -Vous pouvez utiliser cette technique pour réutiliser certaines réponses prédéfinies dans vos *paramètres de chemin* et les combiner avec des réponses personnalisées supplémentaires. +Vous pouvez utiliser cette technique pour réutiliser certaines réponses prédéfinies dans vos *chemins d'accès* et les combiner avec des réponses personnalisées supplémentaires. Par exemple: -{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004.py hl[13:17,26] *} +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *} -## Plus d'informations sur les réponses OpenAPI +## Plus d'informations sur les réponses OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses } Pour voir exactement ce que vous pouvez inclure dans les réponses, vous pouvez consulter ces sections dans la spécification OpenAPI : -* Objet Responses de OpenAPI , il inclut le `Response Object`. -* Objet Response de OpenAPI , vous pouvez inclure n'importe quoi directement dans chaque réponse à l'intérieur de votre paramètre `responses`. Y compris `description`, `headers`, `content` (à l'intérieur de cela, vous déclarez différents types de médias et schémas JSON) et `links`. +* Objet Responses de OpenAPI, il inclut le `Response Object`. +* Objet Response de OpenAPI, vous pouvez inclure n'importe quoi directement dans chaque réponse à l'intérieur de votre paramètre `responses`. Y compris `description`, `headers`, `content` (à l'intérieur de cela, vous déclarez différents types de médias et schémas JSON) et `links`. diff --git a/docs/fr/docs/advanced/additional-status-codes.md b/docs/fr/docs/advanced/additional-status-codes.md index dde6b9a63..b2befffa8 100644 --- a/docs/fr/docs/advanced/additional-status-codes.md +++ b/docs/fr/docs/advanced/additional-status-codes.md @@ -1,28 +1,28 @@ -# Codes HTTP supplémentaires +# Codes HTTP supplémentaires { #additional-status-codes } Par défaut, **FastAPI** renverra les réponses à l'aide d'une structure de données `JSONResponse`, en plaçant la réponse de votre *chemin d'accès* à l'intérieur de cette `JSONResponse`. Il utilisera le code HTTP par défaut ou celui que vous avez défini dans votre *chemin d'accès*. -## Codes HTTP supplémentaires +## Codes HTTP supplémentaires { #additional-status-codes_1 } Si vous souhaitez renvoyer des codes HTTP supplémentaires en plus du code principal, vous pouvez le faire en renvoyant directement une `Response`, comme une `JSONResponse`, et en définissant directement le code HTTP supplémentaire. -Par exemple, disons que vous voulez avoir un *chemin d'accès* qui permet de mettre à jour les éléments et renvoie les codes HTTP 200 "OK" en cas de succès. +Par exemple, disons que vous voulez avoir un *chemin d'accès* qui permet de mettre à jour les éléments et renvoie les codes HTTP 200 « OK » en cas de succès. -Mais vous voulez aussi qu'il accepte de nouveaux éléments. Et lorsque les éléments n'existaient pas auparavant, il les crée et renvoie un code HTTP de 201 "Créé". +Mais vous voulez aussi qu'il accepte de nouveaux éléments. Et lorsque les éléments n'existaient pas auparavant, il les crée et renvoie un code HTTP de 201 « Créé ». Pour y parvenir, importez `JSONResponse` et renvoyez-y directement votre contenu, en définissant le `status_code` que vous souhaitez : -{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py hl[4,25] *} +{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *} -/// warning | Attention +/// warning | Alertes Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement. Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle. -Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`). +Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs sont dans un format JSON valide (si vous utilisez une `JSONResponse`). /// @@ -30,12 +30,12 @@ Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient d Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`. -Pour plus de commodités, **FastAPI** fournit les objets `starlette.responses` sous forme d'un alias accessible par `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec l'objet `statut`. +Pour plus de commodités, **FastAPI** fournit les objets `starlette.responses` sous forme d'un alias accessible par `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec `status`. /// -## Documents OpenAPI et API +## Documents OpenAPI et API { #openapi-and-api-docs } Si vous renvoyez directement des codes HTTP et des réponses supplémentaires, ils ne seront pas inclus dans le schéma OpenAPI (la documentation de l'API), car FastAPI n'a aucun moyen de savoir à l'avance ce que vous allez renvoyer. -Mais vous pouvez documenter cela dans votre code, en utilisant : [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. +Mais vous pouvez documenter cela dans votre code, en utilisant : [Réponses supplémentaires](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. diff --git a/docs/fr/docs/advanced/index.md b/docs/fr/docs/advanced/index.md index d9d8ad8e6..a2f9d3b1b 100644 --- a/docs/fr/docs/advanced/index.md +++ b/docs/fr/docs/advanced/index.md @@ -1,27 +1,21 @@ -# Guide de l'utilisateur avancé +# Guide de l'utilisateur avancé { #advanced-user-guide } -## Caractéristiques supplémentaires +## Caractéristiques supplémentaires { #additional-features } Le [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} devrait suffire à vous faire découvrir toutes les fonctionnalités principales de **FastAPI**. Dans les sections suivantes, vous verrez des options, configurations et fonctionnalités supplémentaires. -/// note | Remarque +/// tip | Astuce -Les sections de ce chapitre ne sont **pas nécessairement "avancées"**. +Les sections suivantes ne sont **pas nécessairement « avancées »**. -Et il est possible que pour votre cas d'utilisation, la solution se trouve dans l'un d'entre eux. +Et il est possible que, pour votre cas d'utilisation, la solution se trouve dans l'une d'entre elles. /// -## Lisez d'abord le didacticiel +## Lire d'abord le tutoriel { #read-the-tutorial-first } Vous pouvez utiliser la plupart des fonctionnalités de **FastAPI** grâce aux connaissances du [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}. Et les sections suivantes supposent que vous l'avez lu et que vous en connaissez les idées principales. - -## Cours TestDriven.io - -Si vous souhaitez suivre un cours pour débutants avancés pour compléter cette section de la documentation, vous pouvez consulter : Développement piloté par les tests avec FastAPI et Docker par **TestDriven.io**. - -10 % de tous les bénéfices de ce cours sont reversés au développement de **FastAPI**. 🎉 😄 diff --git a/docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md index 7daf0fc65..fc88f3363 100644 --- a/docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md +++ b/docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md @@ -1,106 +1,108 @@ -# Configuration avancée des paramètres de chemin +# Configuration avancée des chemins d'accès { #path-operation-advanced-configuration } -## ID d'opération OpenAPI +## ID d’opération OpenAPI { #openapi-operationid } -/// warning | Attention +/// warning | Alertes -Si vous n'êtes pas un "expert" en OpenAPI, vous n'en avez probablement pas besoin. +Si vous n’êtes pas un « expert » d’OpenAPI, vous n’en avez probablement pas besoin. /// -Dans OpenAPI, les chemins sont des ressources, tels que /users/ ou /items/, exposées par votre API, et les opérations sont les méthodes HTTP utilisées pour manipuler ces chemins, telles que GET, POST ou DELETE. Les operationId sont des chaînes uniques facultatives utilisées pour identifier une opération d'un chemin. Vous pouvez définir l'OpenAPI `operationId` à utiliser dans votre *opération de chemin* avec le paramètre `operation_id`. +Vous pouvez définir l’OpenAPI `operationId` à utiliser dans votre chemin d’accès avec le paramètre `operation_id`. -Vous devez vous assurer qu'il est unique pour chaque opération. +Vous devez vous assurer qu’il est unique pour chaque opération. -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *} -### Utilisation du nom *path operation function* comme operationId +### Utiliser le nom de la fonction de chemin d’accès comme operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid } -Si vous souhaitez utiliser les noms de fonction de vos API comme `operationId`, vous pouvez les parcourir tous et remplacer chaque `operation_id` de l'*opération de chemin* en utilisant leur `APIRoute.name`. +Si vous souhaitez utiliser les noms de fonction de vos API comme `operationId`, vous pouvez les parcourir tous et remplacer l’`operation_id` de chaque chemin d’accès en utilisant leur `APIRoute.name`. -Vous devriez le faire après avoir ajouté toutes vos *paramètres de chemin*. +Vous devez le faire après avoir ajouté tous vos chemins d’accès. -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002.py hl[2,12:21,24] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *} /// tip | Astuce -Si vous appelez manuellement `app.openapi()`, vous devez mettre à jour les `operationId` avant. +Si vous appelez manuellement `app.openapi()`, vous devez mettre à jour les `operationId` avant cela. /// -/// warning | Attention +/// warning | Alertes -Pour faire cela, vous devez vous assurer que chacun de vos *chemin* ait un nom unique. +Si vous faites cela, vous devez vous assurer que chacune de vos fonctions de chemin d’accès a un nom unique. -Même s'ils se trouvent dans des modules différents (fichiers Python). +Même si elles se trouvent dans des modules différents (fichiers Python). /// -## Exclusion d'OpenAPI +## Exclusion d’OpenAPI { #exclude-from-openapi } -Pour exclure un *chemin* du schéma OpenAPI généré (et donc des systèmes de documentation automatiques), utilisez le paramètre `include_in_schema` et assignez-lui la valeur `False` : +Pour exclure un chemin d’accès du schéma OpenAPI généré (et donc des systèmes de documentation automatiques), utilisez le paramètre `include_in_schema` et définissez-le à `False` : -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py39.py hl[6] *} -## Description avancée de docstring +## Description avancée depuis la docstring { #advanced-description-from-docstring } -Vous pouvez limiter le texte utilisé de la docstring d'une *fonction de chemin* qui sera affiché sur OpenAPI. +Vous pouvez limiter les lignes utilisées de la docstring d’une fonction de chemin d’accès pour OpenAPI. -L'ajout d'un `\f` (un caractère d'échappement "form feed") va permettre à **FastAPI** de tronquer la sortie utilisée pour OpenAPI à ce stade. +L’ajout d’un `\f` (un caractère « saut de page » échappé) amène **FastAPI** à tronquer la sortie utilisée pour OpenAPI à cet endroit. -Il n'apparaîtra pas dans la documentation, mais d'autres outils (tel que Sphinx) pourront utiliser le reste. +Cela n’apparaîtra pas dans la documentation, mais d’autres outils (comme Sphinx) pourront utiliser le reste. -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004.py hl[19:29] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *} -## Réponses supplémentaires +## Réponses supplémentaires { #additional-responses } -Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour une *opération de chemin*. +Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour un chemin d’accès. -Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d'une *opération de chemin*. +Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d’un chemin d’accès. Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc. -Il y a un chapitre entier ici dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire sur [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. +Il y a un chapitre entier dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire dans [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. -## OpenAPI supplémentaire +## OpenAPI supplémentaire { #openapi-extra } -Lorsque vous déclarez un *chemin* dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées concernant ce *chemin* à inclure dans le schéma OpenAPI. +Lorsque vous déclarez un chemin d’accès dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées pertinentes à propos de ce chemin d’accès à inclure dans le schéma OpenAPI. /// note | Détails techniques -La spécification OpenAPI appelle ces métadonnées des Objets d'opération. +Dans la spécification OpenAPI, cela s’appelle l’objet Operation. /// -Il contient toutes les informations sur le *chemin* et est utilisé pour générer automatiquement la documentation. +Il contient toutes les informations sur le chemin d’accès et est utilisé pour générer la documentation automatique. Il inclut les `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc. -Ce schéma OpenAPI spécifique aux *operations* est normalement généré automatiquement par **FastAPI**, mais vous pouvez également l'étendre. +Ce schéma OpenAPI spécifique à un chemin d’accès est normalement généré automatiquement par **FastAPI**, mais vous pouvez également l’étendre. /// tip | Astuce -Si vous avez seulement besoin de déclarer des réponses supplémentaires, un moyen plus pratique de le faire est d'utiliser les [réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. +Ceci est un point d’extension de bas niveau. + +Si vous avez seulement besoin de déclarer des réponses supplémentaires, un moyen plus pratique de le faire est d’utiliser [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. /// -Vous pouvez étendre le schéma OpenAPI pour une *opération de chemin* en utilisant le paramètre `openapi_extra`. +Vous pouvez étendre le schéma OpenAPI pour un chemin d’accès en utilisant le paramètre `openapi_extra`. -### Extensions OpenAPI +### Extensions OpenAPI { #openapi-extensions } -Cet `openapi_extra` peut être utile, par exemple, pour déclarer [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) : +Cet `openapi_extra` peut être utile, par exemple, pour déclarer des [Extensions OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) : -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py39.py hl[6] *} -Si vous ouvrez la documentation automatique de l'API, votre extension apparaîtra au bas du *chemin* spécifique. +Si vous ouvrez la documentation automatique de l’API, votre extension apparaîtra en bas du chemin d’accès spécifique. -Et dans le fichier openapi généré (`/openapi.json`), vous verrez également votre extension dans le cadre du *chemin* spécifique : +Et si vous consultez l’OpenAPI résultant (à `/openapi.json` dans votre API), vous verrez également votre extension comme partie du chemin d’accès spécifique : ```JSON hl_lines="22" { - "openapi": "3.0.2", + "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "FastAPI", "version": "0.1.0" @@ -127,44 +129,44 @@ Et dans le fichier openapi généré (`/openapi.json`), vous verrez également v } ``` -### Personnalisation du Schéma OpenAPI pour un chemin +### Personnaliser le schéma OpenAPI d’un chemin d’accès { #custom-openapi-path-operation-schema } -Le dictionnaire contenu dans la variable `openapi_extra` sera fusionné avec le schéma OpenAPI généré automatiquement pour l'*opération de chemin*. +Le dictionnaire dans `openapi_extra` sera fusionné en profondeur avec le schéma OpenAPI généré automatiquement pour le chemin d’accès. Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement. -Par exemple, vous pouvez décider de lire et de valider la requête avec votre propre code, sans utiliser les fonctionnalités automatiques de validation proposée par Pydantic, mais vous pouvez toujours définir la requête dans le schéma OpenAPI. +Par exemple, vous pourriez décider de lire et de valider la requête avec votre propre code, sans utiliser les fonctionnalités automatiques de FastAPI avec Pydantic, mais vous pourriez tout de même vouloir définir la requête dans le schéma OpenAPI. -Vous pouvez le faire avec `openapi_extra` : +Vous pourriez le faire avec `openapi_extra` : -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py hl[20:37,39:40] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *} -Dans cet exemple, nous n'avons déclaré aucun modèle Pydantic. En fait, le corps de la requête n'est même pas parsé en tant que JSON, il est lu directement en tant que `bytes`, et la fonction `magic_data_reader()` serait chargé de l'analyser d'une manière ou d'une autre. +Dans cet exemple, nous n’avons déclaré aucun modèle Pydantic. En fait, le corps de la requête n’est même pas parsé en JSON, il est lu directement en tant que `bytes`, et la fonction `magic_data_reader()` serait chargée de l’analyser d’une manière ou d’une autre. Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête. -### Type de contenu OpenAPI personnalisé +### Type de contenu OpenAPI personnalisé { #custom-openapi-content-type } -En utilisant cette même astuce, vous pouvez utiliser un modèle Pydantic pour définir le schéma JSON qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le *chemin* concerné. +En utilisant cette même astuce, vous pourriez utiliser un modèle Pydantic pour définir le JSON Schema qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le chemin d’accès. -Et vous pouvez le faire même si le type de données dans la requête n'est pas au format JSON. +Et vous pourriez le faire même si le type de données dans la requête n’est pas du JSON. -Dans cet exemple, nous n'utilisons pas les fonctionnalités de FastAPI pour extraire le schéma JSON des modèles Pydantic ni la validation automatique pour JSON. En fait, nous déclarons le type de contenu de la requête en tant que YAML, et non JSON : +Par exemple, dans cette application nous n’utilisons pas la fonctionnalité intégrée de FastAPI pour extraire le JSON Schema des modèles Pydantic ni la validation automatique pour le JSON. En fait, nous déclarons le type de contenu de la requête comme YAML, pas JSON : -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[17:22,24] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *} -Néanmoins, bien que nous n'utilisions pas la fonctionnalité par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le schéma JSON pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML. +Néanmoins, bien que nous n’utilisions pas la fonctionnalité intégrée par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le JSON Schema pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML. -Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons son contenu en tant qu'octets. Cela signifie que FastAPI n'essaiera même pas d'analyser le payload de la requête en tant que JSON. +Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons le corps en tant que `bytes`. Cela signifie que FastAPI n’essaiera même pas d’analyser le payload de la requête en JSON. -Et nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML : +Ensuite, dans notre code, nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML : -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *} /// tip | Astuce Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic. -Mais nous aurions pu tout aussi bien pu le valider d'une autre manière. +Mais de la même manière, nous aurions pu le valider autrement. /// diff --git a/docs/fr/docs/advanced/response-directly.md b/docs/fr/docs/advanced/response-directly.md index 4ff883c77..f35c39c06 100644 --- a/docs/fr/docs/advanced/response-directly.md +++ b/docs/fr/docs/advanced/response-directly.md @@ -1,20 +1,20 @@ -# Renvoyer directement une réponse +# Renvoyer directement une réponse { #return-a-response-directly } -Lorsque vous créez une *opération de chemins* **FastAPI**, vous pouvez normalement retourner n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc. +Lorsque vous créez un *chemin d'accès* **FastAPI**, vous pouvez normalement retourner n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc. -Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}. +Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}. Ensuite, en arrière-plan, il mettra ces données JSON-compatible (par exemple un `dict`) à l'intérieur d'un `JSONResponse` qui sera utilisé pour envoyer la réponse au client. -Mais vous pouvez retourner une `JSONResponse` directement à partir de vos *opérations de chemin*. +Mais vous pouvez retourner une `JSONResponse` directement à partir de vos *chemins d'accès*. Cela peut être utile, par exemple, pour retourner des en-têtes personnalisés ou des cookies. -## Renvoyer une `Response` +## Renvoyer une `Response` { #return-a-response } En fait, vous pouvez retourner n'importe quelle `Response` ou n'importe quelle sous-classe de celle-ci. -/// note | Remarque +/// tip | Astuce `JSONResponse` est elle-même une sous-classe de `Response`. @@ -24,27 +24,27 @@ Et quand vous retournez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement. Elle ne fera aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, elle ne convertira pas le contenu en un type quelconque. -Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données. +Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données, etc. -## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` +## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response } -Parce que **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous retournez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt à être utilisé (sérialisable). +Parce que **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous retournez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt pour cela. Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON. -Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse : +Pour ces cas, vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse : -{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *} +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *} /// note | Détails techniques Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`. -**FastAPI** fournit le même objet `starlette.responses` que `fastapi.responses` juste par commodité pour le développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. +**FastAPI** fournit le même `starlette.responses` que `fastapi.responses` juste par commodité pour vous, le développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. /// -## Renvoyer une `Response` personnalisée +## Renvoyer une `Response` personnalisée { #returning-a-custom-response } L'exemple ci-dessus montre toutes les parties dont vous avez besoin, mais il n'est pas encore très utile, car vous auriez pu retourner l'`item` directement, et **FastAPI** l'aurait mis dans une `JSONResponse` pour vous, en le convertissant en `dict`, etc. Tout cela par défaut. @@ -54,9 +54,9 @@ Disons que vous voulez retourner une réponse étant l'un des frameworks Python les plus rapides disponibles, seulement inférieur à Starlette et Uvicorn (tous deux utilisés au cœur de FastAPI). (*) +Les benchmarks indépendants de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** s’exécutant avec Uvicorn sont parmi les frameworks Python les plus rapides disponibles, seulement en dessous de Starlette et Uvicorn eux‑mêmes (tous deux utilisés en interne par FastAPI). -Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, il faut tenir compte de ce qu'il suit. +Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, vous devez tenir compte de ce qui suit. -## Tests de performance et rapidité +## Tests de performance et rapidité { #benchmarks-and-speed } Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents. En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils). -Plus le problème résolu par un outil est simple, mieux seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils. +Plus le problème résolu par un outil est simple, meilleures seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils. La hiérarchie est la suivante : * **Uvicorn** : un serveur ASGI - * **Starlette** : (utilise Uvicorn) un micro-framework web - * **FastAPI**: (utilise Starlette) un micro-framework pour API disposant de fonctionnalités additionnelles pour la création d'API, avec la validation des données, etc. + * **Starlette** : (utilise Uvicorn) un microframework web + * **FastAPI**: (utilise Starlette) un microframework pour API disposant de fonctionnalités additionnelles pour la création d'API, avec la validation des données, etc. * **Uvicorn** : - * A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis-à-part le serveur en lui-même. - * On n'écrit pas une application avec uniquement Uvicorn. Cela signifie que le code devrait inclure plus ou moins, au minimum, tout le code offert par Starlette (ou **FastAPI**). Et si on fait cela, l'application finale apportera les mêmes complications que si on avait utilisé un framework et que l'on avait minimisé la quantité de code et de bugs. - * Si on compare Uvicorn, il faut le comparer à d'autre applications de serveurs comme Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. + * A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis à part le serveur en lui‑même. + * On n'écrit pas une application directement avec Uvicorn. Cela signifie que le code devrait inclure, au minimum, plus ou moins tout le code offert par Starlette (ou **FastAPI**). Et si on fait cela, l'application finale aura la même surcharge que si on avait utilisé un framework, tout en minimisant la quantité de code et les bugs. + * Si on compare Uvicorn, il faut le comparer à d'autres serveurs d'applications comme Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. * **Starlette** : - * A les seconde meilleures performances après Uvicorn. Starlette utilise en réalité Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus "lent" qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code. - * Cependant il nous apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc. - * Si on compare Starlette, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou micorframework) comme Sanic, Flask, Django, etc. + * A les secondes meilleures performances après Uvicorn. En réalité, Starlette utilise Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus « lent » qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code. + * Cependant, il apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc. + * Si on compare Starlette, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou microframeworks) comme Sanic, Flask, Django, etc. * **FastAPI** : - * Comme Starlette, FastAPI utilise Uvicorn et ne peut donc pas être plus rapide que ce dernier. - * FastAPI apporte des fonctionnalités supplémentaires à Starlette. Des fonctionnalités qui sont nécessaires presque systématiquement lors de la création d'une API, comme la validation des données, la sérialisation. En utilisant FastAPI, on obtient une documentation automatiquement (qui ne requiert aucune manipulation pour être mise en place). - * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à réaliser avec Starlette, surtout en considérant que la validation des données et la sérialisation représentent la plus grande quantité de code à écrire dans une application. - * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient les mêmes performances (si ce n'est de meilleurs performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (en ayant à implémenter de nombreuses fonctionnalités importantes par nous-mêmes). - * Si on compare FastAPI, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou ensemble d'outils) qui fournissent la validation des données, la sérialisation et la documentation, comme Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. + * Comme Starlette utilise Uvicorn et ne peut donc pas être plus rapide que lui, **FastAPI** utilise Starlette et ne peut donc pas être plus rapide que lui. + * FastAPI apporte des fonctionnalités supplémentaires à Starlette. Des fonctionnalités dont vous avez presque toujours besoin lors de la création d'une API, comme la validation des données et la sérialisation. En l'utilisant, vous obtenez une documentation automatique « gratuitement » (la documentation automatique n'ajoute même pas de surcharge à l’exécution, elle est générée au démarrage). + * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un autre outil comme Sanic, Flask, Responder, etc.), il faudrait implémenter toute la validation des données et la sérialisation soi‑même. L'application finale aurait donc la même surcharge que si elle avait été construite avec FastAPI. Et dans de nombreux cas, cette validation des données et cette sérialisation représentent la plus grande quantité de code écrite dans les applications. + * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient probablement les mêmes performances (voire de meilleures performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (car il aurait fallu tout implémenter dans votre code). + * Si on compare FastAPI, il faut le comparer à d'autres frameworks d’application web (ou ensembles d'outils) qui fournissent la validation des données, la sérialisation et la documentation, comme Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Des frameworks avec validation des données, sérialisation et documentation automatiques intégrées. diff --git a/docs/fr/docs/deployment/docker.md b/docs/fr/docs/deployment/docker.md index 05b597a2d..ec30f9607 100644 --- a/docs/fr/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/fr/docs/deployment/docker.md @@ -1,75 +1,150 @@ -# Déployer avec Docker +# FastAPI dans des conteneurs - Docker { #fastapi-in-containers-docker } -Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment : +Lors du déploiement d'applications FastAPI, une approche courante consiste à construire une **image de conteneur Linux**. C'est généralement fait avec **Docker**. Vous pouvez ensuite déployer cette image de conteneur de plusieurs façons possibles. -* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**. -* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS. -* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**. -* Générer et déployer une application **FastAPI** complète, en utilisant votre cluster Docker Swarm, avec HTTPS, etc. En environ **10 min**. - -Vous pouvez utiliser **Docker** pour le déploiement. Il présente plusieurs avantages comme la sécurité, la réplicabilité, la simplicité de développement, etc. - -Si vous utilisez Docker, vous pouvez utiliser l'image Docker officielle : - -## tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi - -Cette image est dotée d'un mécanisme d'"auto-tuning", de sorte qu'il vous suffit d'ajouter votre code pour obtenir automatiquement des performances très élevées. Et sans faire de sacrifices. - -Mais vous pouvez toujours changer et mettre à jour toutes les configurations avec des variables d'environnement ou des fichiers de configuration. +L'utilisation de conteneurs Linux présente plusieurs avantages, notamment la **sécurité**, la **réplicabilité**, la **simplicité**, entre autres. /// tip | Astuce -Pour voir toutes les configurations et options, rendez-vous sur la page de l'image Docker : tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. +Vous êtes pressé et vous connaissez déjà tout ça ? Allez directement au [`Dockerfile` ci-dessous 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi). /// -## Créer un `Dockerfile` - -* Allez dans le répertoire de votre projet. -* Créez un `Dockerfile` avec : +
+Aperçu du Dockerfile 👀 ```Dockerfile -FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7 +FROM python:3.9 -COPY ./app /app +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +COPY ./app /code/app + +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] + +# Si vous exécutez derrière un proxy comme Nginx ou Traefik, ajoutez --proxy-headers +# CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--proxy-headers"] ``` -### Applications plus larges +
-Si vous avez suivi la section sur la création d' [Applications avec plusieurs fichiers](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci : +## Qu'est-ce qu'un conteneur { #what-is-a-container } -```Dockerfile -FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7 +Les conteneurs (principalement les conteneurs Linux) sont un moyen très **léger** d'empaqueter des applications, y compris toutes leurs dépendances et les fichiers nécessaires, tout en les isolant des autres conteneurs (autres applications ou composants) dans le même système. -COPY ./app /app/app +Les conteneurs Linux s'exécutent en utilisant le même noyau Linux que l'hôte (machine, machine virtuelle, serveur cloud, etc.). Cela signifie simplement qu'ils sont très légers (comparés à des machines virtuelles complètes émulant un système d'exploitation entier). + +Ainsi, les conteneurs consomment **peu de ressources**, une quantité comparable à l'exécution directe des processus (alors qu'une machine virtuelle consommerait beaucoup plus). + +Les conteneurs ont également leurs propres processus d'exécution **isolés** (généralement un seul processus), leur système de fichiers et leur réseau, ce qui simplifie le déploiement, la sécurité, le développement, etc. + +## Qu'est-ce qu'une image de conteneur { #what-is-a-container-image } + +Un **conteneur** s'exécute à partir d'une **image de conteneur**. + +Une image de conteneur est une version **statique** de tous les fichiers, des variables d'environnement et de la commande/le programme par défaut devant être présents dans un conteneur. Ici, **statique** signifie que l'**image** du conteneur ne s'exécute pas, elle n'est pas en cours d'exécution, ce ne sont que les fichiers et métadonnées empaquetés. + +Par opposition à une « **image de conteneur** » qui correspond aux contenus statiques stockés, un « **conteneur** » fait normalement référence à l'instance en cours d'exécution, la chose qui est **exécutée**. + +Lorsque le **conteneur** est démarré et en cours d'exécution (démarré à partir d'une **image de conteneur**), il peut créer ou modifier des fichiers, des variables d'environnement, etc. Ces changements n'existeront que dans ce conteneur, mais ne persisteront pas dans l'image de conteneur sous-jacente (ils ne seront pas enregistrés sur le disque). + +Une image de conteneur est comparable au **programme** et à ses contenus, par exemple `python` et un fichier `main.py`. + +Et le **conteneur** lui-même (par opposition à l'**image de conteneur**) est l'instance en cours d'exécution réelle de l'image, comparable à un **processus**. En fait, un conteneur ne fonctionne que lorsqu'il a un **processus en cours d'exécution** (et normalement, il s'agit d'un seul processus). Le conteneur s'arrête lorsqu'aucun processus n'y est en cours d'exécution. + +## Images de conteneur { #container-images } + +Docker a été l'un des principaux outils pour créer et gérer des **images de conteneur** et des **conteneurs**. + +Et il existe un Docker Hub public avec des **images de conteneur officielles** pré-construites pour de nombreux outils, environnements, bases de données et applications. + +Par exemple, il existe une image Python officielle. + +Et il existe beaucoup d'autres images pour différentes choses comme des bases de données, par exemple : + +* PostgreSQL +* MySQL +* MongoDB +* Redis, etc. + +En utilisant une image de conteneur pré-construite, il est très facile de **combiner** et d'utiliser différents outils. Par exemple, pour essayer une nouvelle base de données. Dans la plupart des cas, vous pouvez utiliser les **images officielles** et simplement les configurer avec des variables d'environnement. + +Ainsi, dans de nombreux cas, vous pouvez apprendre les conteneurs et Docker et réutiliser ces connaissances avec de nombreux outils et composants différents. + +Vous exécuteriez donc **plusieurs conteneurs** avec des éléments différents, comme une base de données, une application Python, un serveur web avec une application frontend React, et les connecter entre eux via leur réseau interne. + +Tous les systèmes de gestion de conteneurs (comme Docker ou Kubernetes) disposent de ces fonctionnalités réseau intégrées. + +## Conteneurs et processus { #containers-and-processes } + +Une **image de conteneur** inclut normalement dans ses métadonnées le programme/la commande par défaut à exécuter lorsque le **conteneur** est démarré et les paramètres à transmettre à ce programme. Très similaire à ce que vous utiliseriez en ligne de commande. + +Lorsqu'un **conteneur** est démarré, il exécutera cette commande/ce programme (bien que vous puissiez la/le remplacer et faire exécuter une autre commande/un autre programme). + +Un conteneur fonctionne tant que le **processus principal** (commande ou programme) est en cours d'exécution. + +Un conteneur a normalement un **seul processus**, mais il est aussi possible de démarrer des sous-processus à partir du processus principal, et ainsi vous aurez **plusieurs processus** dans le même conteneur. + +Mais il n'est pas possible d'avoir un conteneur en cours d'exécution sans **au moins un processus en cours**. Si le processus principal s'arrête, le conteneur s'arrête. + +## Construire une image Docker pour FastAPI { #build-a-docker-image-for-fastapi } + +Très bien, construisons quelque chose maintenant ! 🚀 + +Je vais vous montrer comment construire une **image Docker** pour FastAPI **à partir de zéro**, basée sur l'image **officielle Python**. + +C'est ce que vous voudrez faire dans **la plupart des cas**, par exemple : + +* Utiliser **Kubernetes** ou des outils similaires +* Exécuter sur un **Raspberry Pi** +* Utiliser un service cloud qui exécuterait une image de conteneur pour vous, etc. + +### Dépendances des paquets { #package-requirements } + +Vous aurez normalement les **dépendances des paquets** de votre application dans un fichier. + +Cela dépendra principalement de l'outil que vous utilisez pour **installer** ces dépendances. + +La manière la plus courante consiste à avoir un fichier `requirements.txt` avec les noms des paquets et leurs versions, un par ligne. + +Vous utiliserez bien sûr les mêmes idées que vous avez lues dans [À propos des versions de FastAPI](versions.md){.internal-link target=_blank} pour définir les plages de versions. + +Par exemple, votre `requirements.txt` pourrait ressembler à : + +``` +fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0 +pydantic>=2.7.0,<3.0.0 ``` -### Raspberry Pi et autres architectures +Et vous installerez normalement ces dépendances de paquets avec `pip`, par exemple : -Si vous utilisez Docker sur un Raspberry Pi (qui a un processeur ARM) ou toute autre architecture, vous pouvez créer un `Dockerfile` à partir de zéro, basé sur une image de base Python (qui est multi-architecture) et utiliser Uvicorn seul. +
-Dans ce cas, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci : - -```Dockerfile -FROM python:3.7 - -RUN pip install fastapi uvicorn - -EXPOSE 80 - -COPY ./app /app - -CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] +```console +$ pip install -r requirements.txt +---> 100% +Successfully installed fastapi pydantic ``` -## Créer le code **FastAPI**. +
-* Créer un répertoire `app` et y entrer. -* Créez un fichier `main.py` avec : +/// info + +Il existe d'autres formats et outils pour définir et installer des dépendances de paquets. + +/// + +### Créer le code **FastAPI** { #create-the-fastapi-code } + +* Créez un répertoire `app` et entrez dedans. +* Créez un fichier vide `__init__.py`. +* Créez un fichier `main.py` avec : ```Python -from typing import Optional - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -81,22 +156,168 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` -* Vous devriez maintenant avoir une structure de répertoire telle que : +### Dockerfile { #dockerfile } + +Maintenant, dans le même répertoire de projet, créez un fichier `Dockerfile` avec : + +```{ .dockerfile .annotate } +# (1)! +FROM python:3.9 + +# (2)! +WORKDIR /code + +# (3)! +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +# (4)! +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +# (5)! +COPY ./app /code/app + +# (6)! +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] +``` + +1. Démarrer à partir de l'image de base Python officielle. + +2. Définir le répertoire de travail courant sur `/code`. + + C'est là que nous placerons le fichier `requirements.txt` et le répertoire `app`. + +3. Copier le fichier des dépendances vers le répertoire `/code`. + + Copier **uniquement** le fichier des dépendances en premier, pas le reste du code. + + Comme ce fichier **ne change pas souvent**, Docker le détectera et utilisera le **cache** pour cette étape, ce qui activera le cache pour l'étape suivante aussi. + +4. Installer les dépendances listées dans le fichier des dépendances. + + L'option `--no-cache-dir` indique à `pip` de ne pas enregistrer localement les paquets téléchargés, car cela ne sert que si `pip` devait être relancé pour installer les mêmes paquets, mais ce n'est pas le cas lorsque l'on travaille avec des conteneurs. + + /// note | Remarque + + Le `--no-cache-dir` concerne uniquement `pip`, cela n'a rien à voir avec Docker ou les conteneurs. + + /// + + L'option `--upgrade` indique à `pip` de mettre à niveau les paquets s'ils sont déjà installés. + + Comme l'étape précédente de copie du fichier peut être détectée par le **cache Docker**, cette étape **utilisera également le cache Docker** lorsqu'il est disponible. + + L'utilisation du cache à cette étape vous **fera gagner** beaucoup de **temps** lors de la reconstruction de l'image encore et encore pendant le développement, au lieu de **télécharger et installer** toutes les dépendances **à chaque fois**. + +5. Copier le répertoire `./app` dans le répertoire `/code`. + + Comme cela contient tout le code qui est ce qui **change le plus fréquemment**, le **cache** Docker ne sera pas facilement utilisé pour cette étape ou pour les **étapes suivantes**. + + Il est donc important de placer cela **vers la fin** du `Dockerfile`, pour optimiser les temps de construction de l'image de conteneur. + +6. Définir la **commande** pour utiliser `fastapi run`, qui utilise Uvicorn sous le capot. + + `CMD` prend une liste de chaînes, chacune de ces chaînes correspond à ce que vous taperiez en ligne de commande séparé par des espaces. + + Cette commande sera exécutée à partir du **répertoire de travail courant**, le même répertoire `/code` que vous avez défini plus haut avec `WORKDIR /code`. + +/// tip | Astuce + +Passez en revue ce que fait chaque ligne en cliquant sur chaque bulle numérotée dans le code. 👆 + +/// + +/// warning | Alertes + +Vous devez vous assurer d'utiliser **toujours** la **forme exec** de l'instruction `CMD`, comme expliqué ci-dessous. + +/// + +#### Utiliser `CMD` - Forme Exec { #use-cmd-exec-form } + +L'instruction Docker `CMD` peut être écrite sous deux formes : + +✅ Forme **Exec** : + +```Dockerfile +# ✅ À faire +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] +``` + +⛔️ Forme **Shell** : + +```Dockerfile +# ⛔️ À ne pas faire +CMD fastapi run app/main.py --port 80 +``` + +Assurez-vous d'utiliser toujours la forme **exec** pour garantir que FastAPI peut s'arrêter proprement et que les [événements de cycle de vie](../advanced/events.md){.internal-link target=_blank} sont déclenchés. + +Vous pouvez en lire davantage dans la documentation Docker sur les formes shell et exec. + +Cela peut être très visible lors de l'utilisation de `docker compose`. Voir cette section de la FAQ Docker Compose pour plus de détails techniques : Pourquoi mes services mettent-ils 10 secondes à se recréer ou à s'arrêter ?. + +#### Structure du répertoire { #directory-structure } + +Vous devriez maintenant avoir une structure de répertoire comme : ``` . ├── app +│   ├── __init__.py │ └── main.py -└── Dockerfile +├── Dockerfile +└── requirements.txt ``` -## Construire l'image Docker +#### Derrière un proxy de terminaison TLS { #behind-a-tls-termination-proxy } -* Allez dans le répertoire du projet (dans lequel se trouve votre `Dockerfile`, contenant votre répertoire `app`). +Si vous exécutez votre conteneur derrière un proxy de terminaison TLS (load balancer) comme Nginx ou Traefik, ajoutez l'option `--proxy-headers`, cela indiquera à Uvicorn (via la CLI FastAPI) de faire confiance aux en-têtes envoyés par ce proxy lui indiquant que l'application s'exécute derrière HTTPS, etc. + +```Dockerfile +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--proxy-headers", "--port", "80"] +``` + +#### Cache Docker { #docker-cache } + +Il y a une astuce importante dans ce `Dockerfile`, nous copions d'abord **le fichier des dépendances seul**, pas le reste du code. Laissez-moi vous expliquer pourquoi. + +```Dockerfile +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt +``` + +Docker et d'autres outils **construisent** ces images de conteneur **de manière incrémentale**, en ajoutant **une couche au-dessus de l'autre**, en commençant par le haut du `Dockerfile` et en ajoutant tous les fichiers créés par chacune des instructions du `Dockerfile`. + +Docker et des outils similaires utilisent également un **cache interne** lors de la construction de l'image : si un fichier n'a pas changé depuis la dernière construction de l'image de conteneur, alors il va **réutiliser la même couche** créée la dernière fois, au lieu de recopier le fichier et créer une nouvelle couche à partir de zéro. + +Éviter simplement la copie des fichiers n'améliore pas nécessairement les choses de manière significative, mais comme il a utilisé le cache pour cette étape, il peut **utiliser le cache pour l'étape suivante**. Par exemple, il peut utiliser le cache pour l'instruction qui installe les dépendances avec : + +```Dockerfile +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt +``` + +Le fichier des dépendances **ne changera pas fréquemment**. Ainsi, en copiant uniquement ce fichier, Docker pourra **utiliser le cache** pour cette étape. + +Et ensuite, Docker pourra **utiliser le cache pour l'étape suivante** qui télécharge et installe ces dépendances. Et c'est là que nous **gagnons beaucoup de temps**. ✨ ... et évitons l'ennui en attendant. 😪😆 + +Télécharger et installer les dépendances de paquets **peut prendre des minutes**, mais utiliser le **cache** ne **prendra que quelques secondes** au plus. + +Et comme vous reconstruirez l'image de conteneur encore et encore pendant le développement pour vérifier que vos modifications de code fonctionnent, cela vous fera gagner beaucoup de temps cumulé. + +Ensuite, vers la fin du `Dockerfile`, nous copions tout le code. Comme c'est ce qui **change le plus fréquemment**, nous le plaçons vers la fin, car presque toujours, tout ce qui suit cette étape ne pourra pas utiliser le cache. + +```Dockerfile +COPY ./app /code/app +``` + +### Construire l'image Docker { #build-the-docker-image } + +Maintenant que tous les fichiers sont en place, construisons l'image de conteneur. + +* Allez dans le répertoire du projet (là où se trouve votre `Dockerfile`, contenant votre répertoire `app`). * Construisez votre image FastAPI :
@@ -109,9 +330,17 @@ $ docker build -t myimage .
-## Démarrer le conteneur Docker +/// tip | Astuce -* Exécutez un conteneur basé sur votre image : +Remarquez le `.` à la fin, équivalent à `./`, il indique à Docker le répertoire à utiliser pour construire l'image de conteneur. + +Dans ce cas, c'est le même répertoire courant (`.`). + +/// + +### Démarrer le conteneur Docker { #start-the-docker-container } + +* Exécutez un conteneur basé sur votre image :
@@ -121,65 +350,269 @@ $ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
-Vous disposez maintenant d'un serveur FastAPI optimisé dans un conteneur Docker. Configuré automatiquement pour votre -serveur actuel (et le nombre de cœurs du CPU). +## Vérifier { #check-it } -## Vérifier +Vous devriez pouvoir le vérifier via l'URL de votre conteneur Docker, par exemple : http://192.168.99.100/items/5?q=somequery ou http://127.0.0.1/items/5?q=somequery (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker). -Vous devriez pouvoir accéder à votre application via l'URL de votre conteneur Docker, par exemple : http://192.168.99.100/items/5?q=somequery ou http://127.0.0.1/items/5?q=somequery (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker). - -Vous verrez quelque chose comme : +Vous verrez quelque chose comme : ```JSON {"item_id": 5, "q": "somequery"} ``` -## Documentation interactive de l'API +## Documentation interactive de l'API { #interactive-api-docs } -Vous pouvez maintenant visiter http://192.168.99.100/docs ou http://127.0.0.1/docs (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker). +Vous pouvez maintenant aller sur http://192.168.99.100/docs ou http://127.0.0.1/docs (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker). -Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par Swagger UI) : +Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par Swagger UI) : ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) -## Documentation de l'API alternative +## Documentation alternative de l'API { #alternative-api-docs } -Et vous pouvez également aller sur http://192.168.99.100/redoc ou http://127.0.0.1/redoc (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker). +Et vous pouvez aussi aller sur http://192.168.99.100/redoc ou http://127.0.0.1/redoc (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker). -Vous verrez la documentation automatique alternative (fournie par ReDoc) : +Vous verrez la documentation automatique alternative (fournie par ReDoc) : ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -## Traefik +## Construire une image Docker avec un FastAPI mono-fichier { #build-a-docker-image-with-a-single-file-fastapi } -Traefik est un reverse proxy/load balancer -haute performance. Il peut faire office de "Proxy de terminaison TLS" (entre autres fonctionnalités). +Si votre FastAPI est un seul fichier, par exemple `main.py` sans répertoire `./app`, votre structure de fichiers pourrait ressembler à ceci : -Il est intégré à Let's Encrypt. Ainsi, il peut gérer toutes les parties HTTPS, y compris l'acquisition et le renouvellement des certificats. +``` +. +├── Dockerfile +├── main.py +└── requirements.txt +``` -Il est également intégré à Docker. Ainsi, vous pouvez déclarer vos domaines dans les configurations de chaque application et faire en sorte qu'elles lisent ces configurations, génèrent les certificats HTTPS et servent via HTTPS à votre application automatiquement, sans nécessiter aucune modification de leurs configurations. +Vous n'auriez alors qu'à changer les chemins correspondants pour copier le fichier dans le `Dockerfile` : + +```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10 13" } +FROM python:3.9 + +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +# (1)! +COPY ./main.py /code/ + +# (2)! +CMD ["fastapi", "run", "main.py", "--port", "80"] +``` + +1. Copier le fichier `main.py` directement dans le répertoire `/code` (sans répertoire `./app`). + +2. Utiliser `fastapi run` pour servir votre application dans le fichier unique `main.py`. + +Lorsque vous passez le fichier à `fastapi run`, il détectera automatiquement qu'il s'agit d'un fichier unique et non d'un package et saura comment l'importer et servir votre application FastAPI. 😎 + +## Concepts de déploiement { #deployment-concepts } + +Parlons à nouveau de certains des mêmes [Concepts de déploiement](concepts.md){.internal-link target=_blank} en termes de conteneurs. + +Les conteneurs sont principalement un outil pour simplifier le processus de **construction et de déploiement** d'une application, mais ils n'imposent pas une approche particulière pour gérer ces **concepts de déploiement**, et il existe plusieurs stratégies possibles. + +La **bonne nouvelle**, c'est qu'avec chaque stratégie différente, il existe un moyen de couvrir tous les concepts de déploiement. 🎉 + +Passons en revue ces **concepts de déploiement** en termes de conteneurs : + +* HTTPS +* Exécution au démarrage +* Redémarrages +* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution) +* Mémoire +* Étapes préalables au démarrage + +## HTTPS { #https } + +Si l'on se concentre uniquement sur l'**image de conteneur** pour une application FastAPI (et plus tard sur le **conteneur** en cours d'exécution), HTTPS serait normalement géré **à l'extérieur** par un autre outil. + +Cela pourrait être un autre conteneur, par exemple avec Traefik, gérant **HTTPS** et l'acquisition **automatique** des **certificats**. + +/// tip | Astuce + +Traefik s'intègre avec Docker, Kubernetes, et d'autres, donc il est très facile de configurer HTTPS pour vos conteneurs avec lui. + +/// + +Alternativement, HTTPS pourrait être géré par un fournisseur cloud comme l'un de leurs services (tout en exécutant l'application dans un conteneur). + +## Exécution au démarrage et redémarrages { #running-on-startup-and-restarts } + +Il y a normalement un autre outil chargé de **démarrer et exécuter** votre conteneur. + +Cela pourrait être **Docker** directement, **Docker Compose**, **Kubernetes**, un **service cloud**, etc. + +Dans la plupart (ou toutes) des situations, il existe une option simple pour activer l'exécution du conteneur au démarrage et activer les redémarrages en cas d'échec. Par exemple, dans Docker, c'est l'option de ligne de commande `--restart`. + +Sans utiliser de conteneurs, faire en sorte que les applications s'exécutent au démarrage et avec redémarrages peut être fastidieux et difficile. Mais en **travaillant avec des conteneurs**, dans la plupart des cas, cette fonctionnalité est incluse par défaut. ✨ + +## Réplication - Nombre de processus { #replication-number-of-processes } + +Si vous avez un cluster de machines avec **Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad, ou un autre système complexe similaire pour gérer des conteneurs distribués sur plusieurs machines, alors vous voudrez probablement **gérer la réplication** au **niveau du cluster** plutôt que d'utiliser un **gestionnaire de processus** (comme Uvicorn avec workers) dans chaque conteneur. + +L'un de ces systèmes de gestion de conteneurs distribués comme Kubernetes dispose normalement d'une manière intégrée de gérer la **réplication des conteneurs** tout en supportant l'**équilibrage de charge** des requêtes entrantes. Le tout au **niveau du cluster**. + +Dans ces cas, vous voudrez probablement construire une **image Docker à partir de zéro** comme [expliqué ci-dessus](#dockerfile), en installant vos dépendances et en exécutant **un seul processus Uvicorn** au lieu d'utiliser plusieurs workers Uvicorn. + +### Équilibreur de charge { #load-balancer } + +Lors de l'utilisation de conteneurs, vous aurez normalement un composant **à l'écoute sur le port principal**. Cela pourrait être un autre conteneur qui est également un **proxy de terminaison TLS** pour gérer **HTTPS** ou un outil similaire. + +Comme ce composant prend la **charge** des requêtes et la distribue entre les workers de façon (espérons-le) **équilibrée**, on l'appelle également communément un **équilibreur de charge**. + +/// tip | Astuce + +Le même composant de **proxy de terminaison TLS** utilisé pour HTTPS sera probablement aussi un **équilibreur de charge**. + +/// + +Et en travaillant avec des conteneurs, le même système que vous utilisez pour les démarrer et les gérer dispose déjà d'outils internes pour transmettre la **communication réseau** (par ex. les requêtes HTTP) depuis cet **équilibreur de charge** (qui peut aussi être un **proxy de terminaison TLS**) vers le ou les conteneurs avec votre application. + +### Un équilibreur de charge - Plusieurs conteneurs worker { #one-load-balancer-multiple-worker-containers } + +Lorsque vous travaillez avec **Kubernetes** ou des systèmes de gestion de conteneurs distribués similaires, l'utilisation de leurs mécanismes réseau internes permet au **seul équilibreur de charge** à l'écoute sur le **port** principal de transmettre la communication (les requêtes) vers potentiellement **plusieurs conteneurs** exécutant votre application. + +Chacun de ces conteneurs exécutant votre application aura normalement **un seul processus** (par ex. un processus Uvicorn exécutant votre application FastAPI). Ils seront tous des **conteneurs identiques**, exécutant la même chose, mais chacun avec son propre processus, sa mémoire, etc. De cette façon, vous profiterez de la **parallélisation** sur **différents cœurs** du CPU, voire sur **différentes machines**. + +Et le système de conteneurs distribués avec l'**équilibreur de charge** **distribuera les requêtes** à chacun des conteneurs exécutant votre application **à tour de rôle**. Ainsi, chaque requête pourrait être traitée par l'un des multiples **conteneurs répliqués** exécutant votre application. + +Et normalement cet **équilibreur de charge** pourra gérer des requêtes qui vont vers *d'autres* applications dans votre cluster (par ex. vers un autre domaine, ou sous un autre préfixe de chemin d'URL), et transmettra cette communication aux bons conteneurs pour *cette autre* application s'exécutant dans votre cluster. + +### Un processus par conteneur { #one-process-per-container } + +Dans ce type de scénario, vous voudrez probablement avoir **un seul processus (Uvicorn) par conteneur**, puisque vous gérez déjà la réplication au niveau du cluster. + +Donc, dans ce cas, vous **ne voudrez pas** avoir plusieurs workers dans le conteneur, par exemple avec l'option de ligne de commande `--workers`. Vous voudrez avoir **un seul processus Uvicorn** par conteneur (mais probablement plusieurs conteneurs). + +Avoir un autre gestionnaire de processus à l'intérieur du conteneur (comme ce serait le cas avec plusieurs workers) n'ajouterait que de la **complexité inutile** que vous gérez très probablement déjà avec votre système de cluster. + +### Conteneurs avec plusieurs processus et cas particuliers { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases } + +Bien sûr, il existe des **cas particuliers** où vous pourriez vouloir avoir **un conteneur** avec plusieurs **processus worker Uvicorn** à l'intérieur. + +Dans ces cas, vous pouvez utiliser l'option de ligne de commande `--workers` pour définir le nombre de workers que vous souhaitez exécuter : + +```{ .dockerfile .annotate } +FROM python:3.9 + +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +COPY ./app /code/app + +# (1)! +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--workers", "4"] +``` + +1. Ici, nous utilisons l'option de ligne de commande `--workers` pour définir le nombre de workers à 4. + +Voici quelques exemples où cela pourrait avoir du sens : + +#### Une application simple { #a-simple-app } + +Vous pourriez vouloir un gestionnaire de processus dans le conteneur si votre application est **suffisamment simple** pour s'exécuter sur un **seul serveur**, pas un cluster. + +#### Docker Compose { #docker-compose } + +Vous pourriez déployer sur un **seul serveur** (pas un cluster) avec **Docker Compose**, donc vous n'auriez pas un moyen simple de gérer la réplication des conteneurs (avec Docker Compose) tout en préservant le réseau partagé et l'**équilibrage de charge**. + +Vous pourriez alors vouloir avoir **un seul conteneur** avec un **gestionnaire de processus** qui démarre **plusieurs processus worker** à l'intérieur. --- -Avec ces informations et ces outils, passez à la section suivante pour tout combiner. +L'idée principale est que **rien** de tout cela ne sont des **règles gravées dans la pierre** que vous devez suivre aveuglément. Vous pouvez utiliser ces idées pour **évaluer votre propre cas d'usage** et décider de la meilleure approche pour votre système, en vérifiant comment gérer les concepts suivants : -## Cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et HTTPS +* Sécurité - HTTPS +* Exécution au démarrage +* Redémarrages +* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution) +* Mémoire +* Étapes préalables au démarrage -Vous pouvez avoir un cluster en mode Docker Swarm configuré en quelques minutes (environ 20 min) avec un processus Traefik principal gérant HTTPS (y compris l'acquisition et le renouvellement des certificats). +## Mémoire { #memory } -En utilisant le mode Docker Swarm, vous pouvez commencer par un "cluster" d'une seule machine (il peut même s'agir -d'un serveur à 5 USD/mois) et ensuite vous pouvez vous développer autant que vous le souhaitez en ajoutant d'autres serveurs. +Si vous exécutez **un seul processus par conteneur**, vous aurez une quantité de mémoire consommée plus ou moins bien définie, stable et limitée par chacun de ces conteneurs (plus d'un s'ils sont répliqués). -Pour configurer un cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et la gestion de HTTPS, suivez ce guide : +Vous pouvez alors définir ces mêmes limites et exigences de mémoire dans vos configurations pour votre système de gestion de conteneurs (par exemple dans **Kubernetes**). De cette façon, il pourra **répliquer les conteneurs** sur les **machines disponibles** en tenant compte de la quantité de mémoire dont ils ont besoin et de la quantité disponible sur les machines du cluster. -### Docker Swarm Mode et Traefik pour un cluster HTTPS +Si votre application est **simple**, cela ne sera probablement **pas un problème**, et vous n'aurez peut-être pas besoin de spécifier des limites de mémoire strictes. Mais si vous **utilisez beaucoup de mémoire** (par exemple avec des modèles de **machine learning**), vous devez vérifier combien de mémoire vous consommez et ajuster le **nombre de conteneurs** qui s'exécutent sur **chaque machine** (et peut-être ajouter plus de machines à votre cluster). -### Déployer une application FastAPI +Si vous exécutez **plusieurs processus par conteneur**, vous devez vous assurer que le nombre de processus démarrés ne **consomme pas plus de mémoire** que ce qui est disponible. -La façon la plus simple de tout mettre en place, serait d'utiliser les [**Générateurs de projet FastAPI**](../project-generation.md){.internal-link target=_blank}. +## Étapes préalables au démarrage et conteneurs { #previous-steps-before-starting-and-containers } -Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus. +Si vous utilisez des conteneurs (par ex. Docker, Kubernetes), alors il existe deux approches principales que vous pouvez utiliser. -Vous pouvez générer un projet en 2 min environ. +### Plusieurs conteneurs { #multiple-containers } -Le projet généré a des instructions pour le déployer et le faire prend 2 min de plus. +Si vous avez **plusieurs conteneurs**, probablement chacun exécutant un **seul processus** (par exemple, dans un cluster **Kubernetes**), alors vous voudrez probablement avoir un **conteneur séparé** effectuant le travail des **étapes préalables** dans un seul conteneur, exécutant un seul processus, **avant** d'exécuter les conteneurs worker répliqués. + +/// info + +Si vous utilisez Kubernetes, ce sera probablement un Init Container. + +/// + +Si, dans votre cas d'usage, il n'y a pas de problème à exécuter ces étapes préalables **plusieurs fois en parallèle** (par exemple si vous n'exécutez pas de migrations de base de données, mais vérifiez simplement si la base de données est prête), alors vous pourriez aussi simplement les mettre dans chaque conteneur juste avant de démarrer le processus principal. + +### Un seul conteneur { #single-container } + +Si vous avez une configuration simple, avec **un seul conteneur** qui démarre ensuite plusieurs **processus worker** (ou un seul processus aussi), vous pouvez alors exécuter ces étapes préalables dans le même conteneur, juste avant de démarrer le processus avec l'application. + +### Image Docker de base { #base-docker-image } + +Il existait une image Docker officielle FastAPI : tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. Mais elle est désormais dépréciée. ⛔️ + +Vous ne devriez probablement **pas** utiliser cette image Docker de base (ni aucune autre similaire). + +Si vous utilisez **Kubernetes** (ou autres) et que vous définissez déjà la **réplication** au niveau du cluster, avec plusieurs **conteneurs**. Dans ces cas, il est préférable de **construire une image à partir de zéro** comme décrit ci-dessus : [Construire une image Docker pour FastAPI](#build-a-docker-image-for-fastapi). + +Et si vous devez avoir plusieurs workers, vous pouvez simplement utiliser l'option de ligne de commande `--workers`. + +/// note | Détails techniques + +L'image Docker a été créée à une époque où Uvicorn ne supportait pas la gestion et le redémarrage des workers morts, il fallait donc utiliser Gunicorn avec Uvicorn, ce qui ajoutait pas mal de complexité, uniquement pour que Gunicorn gère et redémarre les processus worker Uvicorn. + +Mais maintenant qu'Uvicorn (et la commande `fastapi`) supporte l'usage de `--workers`, il n'y a plus de raison d'utiliser une image Docker de base au lieu de construire la vôtre (c'est à peu près la même quantité de code 😅). + +/// + +## Déployer l'image de conteneur { #deploy-the-container-image } + +Après avoir une image de conteneur (Docker), il existe plusieurs façons de la déployer. + +Par exemple : + +* Avec **Docker Compose** sur un seul serveur +* Avec un cluster **Kubernetes** +* Avec un cluster Docker Swarm Mode +* Avec un autre outil comme Nomad +* Avec un service cloud qui prend votre image de conteneur et la déploie + +## Image Docker avec `uv` { #docker-image-with-uv } + +Si vous utilisez uv pour installer et gérer votre projet, vous pouvez suivre leur guide Docker pour uv. + +## Récapitulatif { #recap } + +Avec les systèmes de conteneurs (par ex. avec **Docker** et **Kubernetes**), il devient assez simple de gérer tous les **concepts de déploiement** : + +* HTTPS +* Exécution au démarrage +* Redémarrages +* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution) +* Mémoire +* Étapes préalables au démarrage + +Dans la plupart des cas, vous ne voudrez probablement pas utiliser d'image de base, et au contraire **construire une image de conteneur à partir de zéro** basée sur l'image Docker Python officielle. + +En prenant soin de l'**ordre** des instructions dans le `Dockerfile` et du **cache Docker**, vous pouvez **minimiser les temps de construction**, maximiser votre productivité (et éviter l'ennui). 😎 diff --git a/docs/fr/docs/deployment/https.md b/docs/fr/docs/deployment/https.md index 3f7068ff0..74d38cdb9 100644 --- a/docs/fr/docs/deployment/https.md +++ b/docs/fr/docs/deployment/https.md @@ -1,56 +1,231 @@ -# À propos de HTTPS +# À propos de HTTPS { #about-https } -Il est facile de penser que HTTPS peut simplement être "activé" ou non. +Il est facile de supposer que HTTPS est quelque chose qui est simplement « activé » ou non. Mais c'est beaucoup plus complexe que cela. -/// tip +/// tip | Astuce -Si vous êtes pressé ou si cela ne vous intéresse pas, passez aux sections suivantes pour obtenir des instructions étape par étape afin de tout configurer avec différentes techniques. +Si vous êtes pressé ou si cela ne vous intéresse pas, continuez avec les sections suivantes pour obtenir des instructions étape par étape afin de tout configurer avec différentes techniques. /// -Pour apprendre les bases du HTTPS, du point de vue d'un utilisateur, consultez https://howhttps.works/. +Pour apprendre les bases du HTTPS, du point de vue d'un utilisateur, consultez https://howhttps.works/. Maintenant, du point de vue d'un développeur, voici plusieurs choses à avoir en tête en pensant au HTTPS : -* Pour le HTTPS, le serveur a besoin de "certificats" générés par une tierce partie. - * Ces certificats sont en fait acquis auprès de la tierce partie, et non "générés". -* Les certificats ont une durée de vie. - * Ils expirent. - * Puis ils doivent être renouvelés et acquis à nouveau auprès de la tierce partie. -* Le cryptage de la connexion se fait au niveau du protocole TCP. - * C'est une couche en dessous de HTTP. - * Donc, le certificat et le traitement du cryptage sont faits avant HTTP. -* TCP ne connaît pas les "domaines", seulement les adresses IP. - * L'information sur le domaine spécifique demandé se trouve dans les données HTTP. -* Les certificats HTTPS "certifient" un certain domaine, mais le protocole et le cryptage se font au niveau TCP, avant de savoir quel domaine est traité. -* Par défaut, cela signifie que vous ne pouvez avoir qu'un seul certificat HTTPS par adresse IP. - * Quelle que soit la taille de votre serveur ou la taille de chacune des applications qu'il contient. - * Il existe cependant une solution à ce problème. -* Il existe une extension du protocole TLS (celui qui gère le cryptage au niveau TCP, avant HTTP) appelée SNI (indication du nom du serveur). - * Cette extension SNI permet à un seul serveur (avec une seule adresse IP) d'avoir plusieurs certificats HTTPS et de servir plusieurs domaines/applications HTTPS. - * Pour que cela fonctionne, un seul composant (programme) fonctionnant sur le serveur, écoutant sur l'adresse IP publique, doit avoir tous les certificats HTTPS du serveur. -* Après avoir obtenu une connexion sécurisée, le protocole de communication est toujours HTTP. - * Le contenu est crypté, même s'il est envoyé avec le protocole HTTP. +* Pour le HTTPS, **le serveur** doit **disposer de « certificats »** générés par une **tierce partie**. + * Ces certificats sont en réalité **acquis** auprès de la tierce partie, et non « générés ». +* Les certificats ont une **durée de vie**. + * Ils **expirent**. + * Puis ils doivent être **renouvelés**, **acquis à nouveau** auprès de la tierce partie. +* Le cryptage de la connexion se fait au **niveau TCP**. + * C'est une couche **en dessous de HTTP**. + * Donc, la gestion du **certificat et du cryptage** est effectuée **avant HTTP**. +* **TCP ne connaît pas les « domaines »**. Il ne connaît que les adresses IP. + * L'information sur le **domaine spécifique** demandé se trouve dans les **données HTTP**. +* Les **certificats HTTPS** « certifient » un **certain domaine**, mais le protocole et le cryptage se font au niveau TCP, **avant de savoir** quel domaine est traité. +* **Par défaut**, cela signifie que vous ne pouvez avoir qu'**un seul certificat HTTPS par adresse IP**. + * Quelle que soit la taille de votre serveur ou la petitesse de chacune des applications qu'il contient. + * Il existe cependant une **solution** à ce problème. +* Il existe une **extension** du protocole **TLS** (celui qui gère le cryptage au niveau TCP, avant HTTP) appelée **SNI**. + * Cette extension SNI permet à un seul serveur (avec une **seule adresse IP**) d'avoir **plusieurs certificats HTTPS** et de servir **plusieurs domaines/applications HTTPS**. + * Pour que cela fonctionne, un **seul** composant (programme) fonctionnant sur le serveur, écoutant sur l'**adresse IP publique**, doit avoir **tous les certificats HTTPS** du serveur. +* **Après** l'établissement d'une connexion sécurisée, le protocole de communication est **toujours HTTP**. + * Le contenu est **crypté**, même s'il est envoyé avec le **protocole HTTP**. -Il est courant d'avoir un seul programme/serveur HTTP fonctionnant sur le serveur (la machine, l'hôte, etc.) et -gérant toutes les parties HTTPS : envoyer les requêtes HTTP décryptées à l'application HTTP réelle fonctionnant sur -le même serveur (dans ce cas, l'application **FastAPI**), prendre la réponse HTTP de l'application, la crypter en utilisant le certificat approprié et la renvoyer au client en utilisant HTTPS. Ce serveur est souvent appelé un Proxy de terminaison TLS. +Il est courant d'avoir **un seul programme/serveur HTTP** fonctionnant sur le serveur (la machine, l'hôte, etc.) et **gérant toutes les parties HTTPS** : recevoir les **requêtes HTTPS chiffrées**, envoyer les **requêtes HTTP déchiffrées** à l'application HTTP réelle fonctionnant sur le même serveur (l'application **FastAPI**, dans ce cas), prendre la **réponse HTTP** de l'application, la **chiffrer** en utilisant le **certificat HTTPS** approprié et la renvoyer au client en utilisant **HTTPS**. Ce serveur est souvent appelé un **Proxy de terminaison TLS**. -## Let's Encrypt +Parmi les options que vous pourriez utiliser comme Proxy de terminaison TLS : -Avant Let's Encrypt, ces certificats HTTPS étaient vendus par des tiers de confiance. +* Traefik (qui peut également gérer les renouvellements de certificats) +* Caddy (qui peut également gérer les renouvellements de certificats) +* Nginx +* HAProxy -Le processus d'acquisition d'un de ces certificats était auparavant lourd, nécessitait pas mal de paperasses et les certificats étaient assez chers. +## Let's Encrypt { #lets-encrypt } -Mais ensuite, Let's Encrypt a été créé. +Avant Let's Encrypt, ces **certificats HTTPS** étaient vendus par des tiers de confiance. -Il s'agit d'un projet de la Fondation Linux. Il fournit des certificats HTTPS gratuitement. De manière automatisée. Ces certificats utilisent toutes les sécurités cryptographiques standard et ont une durée de vie courte (environ 3 mois), de sorte que la sécurité est en fait meilleure en raison de leur durée de vie réduite. +Le processus d'acquisition de l'un de ces certificats était auparavant lourd, nécessitait pas mal de paperasses et les certificats étaient assez chers. + +Mais ensuite, **Let's Encrypt** a été créé. + +Il s'agit d'un projet de la Fondation Linux. Il fournit **des certificats HTTPS gratuitement**, de manière automatisée. Ces certificats utilisent toutes les sécurités cryptographiques standard et ont une durée de vie courte (environ 3 mois), de sorte que la **sécurité est en fait meilleure** en raison de leur durée de vie réduite. Les domaines sont vérifiés de manière sécurisée et les certificats sont générés automatiquement. Cela permet également d'automatiser le renouvellement de ces certificats. -L'idée est d'automatiser l'acquisition et le renouvellement de ces certificats, afin que vous puissiez disposer d'un HTTPS sécurisé, gratuitement et pour toujours. +L'idée est d'automatiser l'acquisition et le renouvellement de ces certificats, afin que vous puissiez disposer d'un **HTTPS sécurisé, gratuitement et pour toujours**. + +## HTTPS pour les développeurs { #https-for-developers } + +Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler une API HTTPS, étape par étape, en portant principalement attention aux idées importantes pour les développeurs. + +### Nom de domaine { #domain-name } + +Tout commencerait probablement par le fait que vous **acquériez** un **nom de domaine**. Ensuite, vous le configureriez dans un serveur DNS (possiblement le même que votre fournisseur cloud). + +Vous obtiendriez probablement un serveur cloud (une machine virtuelle) ou quelque chose de similaire, et il aurait une adresse IP **publique** fixe. + +Dans le ou les serveurs DNS, vous configureriez un enregistrement (un « `A record` ») pour faire pointer **votre domaine** vers l'**adresse IP publique de votre serveur**. + +Vous feriez probablement cela une seule fois, la première fois, lors de la mise en place de l'ensemble. + +/// tip | Astuce + +Cette partie relative au nom de domaine intervient bien avant HTTPS, mais comme tout dépend du domaine et de l'adresse IP, il vaut la peine de la mentionner ici. + +/// + +### DNS { #dns } + +Concentrons-nous maintenant sur toutes les parties réellement liées à HTTPS. + +D'abord, le navigateur vérifierait auprès des **serveurs DNS** quelle est l'**IP du domaine**, dans ce cas, `someapp.example.com`. + +Les serveurs DNS indiqueraient au navigateur d'utiliser une **adresse IP** spécifique. Ce serait l'adresse IP publique utilisée par votre serveur, celle que vous avez configurée dans les serveurs DNS. + + + +### Début de la négociation TLS (Handshake) { #tls-handshake-start } + +Le navigateur communiquerait ensuite avec cette adresse IP sur le **port 443** (le port HTTPS). + +La première partie de la communication consiste simplement à établir la connexion entre le client et le serveur et à décider des clés cryptographiques qu'ils utiliseront, etc. + + + +Cette interaction entre le client et le serveur pour établir la connexion TLS s'appelle la **négociation TLS (TLS handshake)**. + +### TLS avec l'extension SNI { #tls-with-sni-extension } + +**Un seul processus** sur le serveur peut écouter sur un **port** spécifique d'une **adresse IP** spécifique. Il pourrait y avoir d'autres processus écoutant sur d'autres ports de la même adresse IP, mais un seul pour chaque combinaison d'adresse IP et de port. + +TLS (HTTPS) utilise par défaut le port spécifique `443`. C'est donc le port dont nous aurions besoin. + +Comme un seul processus peut écouter sur ce port, le processus qui le ferait serait le **Proxy de terminaison TLS**. + +Le Proxy de terminaison TLS aurait accès à un ou plusieurs **certificats TLS** (certificats HTTPS). + +En utilisant l'**extension SNI** mentionnée plus haut, le Proxy de terminaison TLS vérifierait lequel des certificats TLS (HTTPS) disponibles il devrait utiliser pour cette connexion, en choisissant celui qui correspond au domaine attendu par le client. + +Dans ce cas, il utiliserait le certificat pour `someapp.example.com`. + + + +Le client **fait déjà confiance** à l'entité qui a généré ce certificat TLS (dans ce cas Let's Encrypt, mais nous y reviendrons plus tard), il peut donc **vérifier** que le certificat est valide. + +Ensuite, en utilisant le certificat, le client et le Proxy de terminaison TLS **décident comment chiffrer** le reste de la **communication TCP**. Cela termine la partie **négociation TLS**. + +Après cela, le client et le serveur disposent d'une **connexion TCP chiffrée**, c'est ce que fournit TLS. Ils peuvent alors utiliser cette connexion pour démarrer la **communication HTTP** proprement dite. + +Et c'est ce qu'est **HTTPS** : c'est simplement du **HTTP** à l'intérieur d'une **connexion TLS sécurisée** au lieu d'une connexion TCP pure (non chiffrée). + +/// tip | Astuce + +Remarquez que le cryptage de la communication se produit au **niveau TCP**, pas au niveau HTTP. + +/// + +### Requête HTTPS { #https-request } + +Maintenant que le client et le serveur (spécifiquement le navigateur et le Proxy de terminaison TLS) ont une **connexion TCP chiffrée**, ils peuvent démarrer la **communication HTTP**. + +Ainsi, le client envoie une **requête HTTPS**. Ce n'est qu'une requête HTTP à travers une connexion TLS chiffrée. + + + +### Déchiffrer la requête { #decrypt-the-request } + +Le Proxy de terminaison TLS utiliserait le chiffrement convenu pour **déchiffrer la requête**, et transmettrait la **requête HTTP en clair (déchiffrée)** au processus exécutant l'application (par exemple un processus avec Uvicorn exécutant l'application FastAPI). + + + +### Réponse HTTP { #http-response } + +L'application traiterait la requête et enverrait une **réponse HTTP en clair (non chiffrée)** au Proxy de terminaison TLS. + + + +### Réponse HTTPS { #https-response } + +Le Proxy de terminaison TLS **chiffrerait ensuite la réponse** en utilisant la cryptographie convenue auparavant (qui a commencé avec le certificat pour `someapp.example.com`), et la renverrait au navigateur. + +Ensuite, le navigateur vérifierait que la réponse est valide et chiffrée avec la bonne clé cryptographique, etc. Il **déchiffrerait la réponse** et la traiterait. + + + +Le client (navigateur) saura que la réponse provient du bon serveur parce qu'elle utilise la cryptographie convenue auparavant à l'aide du **certificat HTTPS**. + +### Applications multiples { #multiple-applications } + +Sur le même serveur (ou les mêmes serveurs), il pourrait y avoir **plusieurs applications**, par exemple d'autres programmes d'API ou une base de données. + +Un seul processus peut gérer l'adresse IP et le port spécifiques (le Proxy de terminaison TLS dans notre exemple), mais les autres applications/processus peuvent également s'exécuter sur le ou les serveurs, tant qu'ils n'essaient pas d'utiliser la même **combinaison d'adresse IP publique et de port**. + + + +De cette façon, le Proxy de terminaison TLS pourrait gérer HTTPS et les certificats pour **plusieurs domaines**, pour plusieurs applications, puis transmettre les requêtes à la bonne application dans chaque cas. + +### Renouvellement des certificats { #certificate-renewal } + +À un moment donné dans le futur, chaque certificat **expirerait** (environ 3 mois après son acquisition). + +Ensuite, il y aurait un autre programme (dans certains cas c'est un autre programme, dans d'autres cas cela pourrait être le même Proxy de terminaison TLS) qui communiquerait avec Let's Encrypt et renouvellerait le ou les certificats. + + + +Les **certificats TLS** sont **associés à un nom de domaine**, pas à une adresse IP. + +Ainsi, pour renouveler les certificats, le programme de renouvellement doit **prouver** à l'autorité (Let's Encrypt) qu'il **« possède » et contrôle ce domaine**. + +Pour ce faire, et pour s'adapter aux différents besoins des applications, il existe plusieurs façons de procéder. Parmi les plus courantes : + +* **Modifier certains enregistrements DNS**. + * Pour cela, le programme de renouvellement doit prendre en charge les API du fournisseur DNS ; ainsi, selon le fournisseur DNS que vous utilisez, cela peut être ou non une option. +* **S'exécuter comme un serveur** (au moins pendant le processus d'acquisition du certificat) sur l'adresse IP publique associée au domaine. + * Comme nous l'avons dit plus haut, un seul processus peut écouter sur une adresse IP et un port spécifiques. + * C'est l'une des raisons pour lesquelles il est très utile que le même Proxy de terminaison TLS prenne également en charge le processus de renouvellement des certificats. + * Sinon, vous pourriez avoir à arrêter le Proxy de terminaison TLS momentanément, démarrer le programme de renouvellement pour acquérir les certificats, puis les configurer avec le Proxy de terminaison TLS, et ensuite redémarrer le Proxy de terminaison TLS. Ce n'est pas idéal, car votre/vos application(s) ne seront pas disponibles pendant le temps où le Proxy de terminaison TLS est arrêté. + +Tout ce processus de renouvellement, tout en continuant à servir l'application, est l'une des principales raisons pour lesquelles vous voudriez avoir un **système séparé pour gérer HTTPS** avec un Proxy de terminaison TLS, au lieu d'utiliser directement les certificats TLS avec le serveur d'application (par exemple Uvicorn). + +## En-têtes Proxy Forwarded { #proxy-forwarded-headers } + +Lorsque vous utilisez un proxy pour gérer HTTPS, votre **serveur d'application** (par exemple Uvicorn via FastAPI CLI) ne connaît rien du processus HTTPS, il communique en HTTP en clair avec le **Proxy de terminaison TLS**. + +Ce **proxy** définirait normalement certains en-têtes HTTP à la volée avant de transmettre la requête au **serveur d'application**, pour informer le serveur d'application que la requête est **transmise** par le proxy. + +/// note | Détails techniques + +Les en-têtes du proxy sont : + +* X-Forwarded-For +* X-Forwarded-Proto +* X-Forwarded-Host + +/// + +Néanmoins, comme le **serveur d'application** ne sait pas qu'il se trouve derrière un **proxy** de confiance, par défaut, il ne ferait pas confiance à ces en-têtes. + +Mais vous pouvez configurer le **serveur d'application** pour qu'il fasse confiance aux en-têtes transmis (*forwarded*) envoyés par le **proxy**. Si vous utilisez FastAPI CLI, vous pouvez utiliser l'*option CLI* `--forwarded-allow-ips` pour lui indiquer à partir de quelles IP il doit faire confiance à ces en-têtes transmis. + +Par exemple, si le **serveur d'application** ne reçoit des communications que du **proxy** de confiance, vous pouvez définir `--forwarded-allow-ips="*"` pour lui faire faire confiance à toutes les IP entrantes, puisqu'il ne recevra des requêtes que depuis l'IP utilisée par le **proxy**. + +De cette façon, l'application sera en mesure de savoir quelle est sa propre URL publique, si elle utilise HTTPS, le domaine, etc. + +Cela serait utile, par exemple, pour gérer correctement les redirections. + +/// tip | Astuce + +Vous pouvez en savoir plus dans la documentation [Derrière un proxy - Activer les en-têtes transmis par le proxy](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers){.internal-link target=_blank} + +/// + +## Récapitulatif { #recap } + +Disposer de **HTTPS** est très important, et assez **critique** dans la plupart des cas. La majeure partie de l'effort que vous, en tant que développeur, devez fournir autour de HTTPS consiste simplement à **comprendre ces concepts** et leur fonctionnement. + +Mais une fois que vous connaissez les informations de base sur **HTTPS pour les développeurs**, vous pouvez facilement combiner et configurer différents outils pour vous aider à tout gérer simplement. + +Dans certains des prochains chapitres, je vous montrerai plusieurs exemples concrets de configuration de **HTTPS** pour des applications **FastAPI**. 🔒 diff --git a/docs/fr/docs/deployment/index.md b/docs/fr/docs/deployment/index.md index e2014afe9..3b08e9af7 100644 --- a/docs/fr/docs/deployment/index.md +++ b/docs/fr/docs/deployment/index.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# Déploiement +# Déploiement { #deployment } Le déploiement d'une application **FastAPI** est relativement simple. -## Que signifie le déploiement +## Que signifie le déploiement { #what-does-deployment-mean } **Déployer** une application signifie effectuer les étapes nécessaires pour la rendre **disponible pour les utilisateurs**. @@ -14,7 +14,7 @@ l'application efficacement et sans interruption ni problème. Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._ -## Stratégies de déploiement +## Stratégies de déploiement { #deployment-strategies } Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous utilisez. @@ -22,6 +22,8 @@ utilisez. Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles. +Par exemple, nous, l'équipe derrière FastAPI, avons créé **FastAPI Cloud**, pour rendre le déploiement d'applications FastAPI dans le cloud aussi fluide que possible, avec la même expérience développeur que lorsque vous travaillez avec FastAPI. + Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement d'une application **FastAPI** (bien que la plupart de ces concepts s'appliquent à tout autre type d'application web). diff --git a/docs/fr/docs/deployment/manually.md b/docs/fr/docs/deployment/manually.md index 3f99ccd9f..c0c388b02 100644 --- a/docs/fr/docs/deployment/manually.md +++ b/docs/fr/docs/deployment/manually.md @@ -1,33 +1,82 @@ -# Exécuter un serveur manuellement - Uvicorn +# Exécuter un serveur manuellement { #run-a-server-manually } -La principale chose dont vous avez besoin pour exécuter une application **FastAPI** sur une machine serveur distante est un programme serveur ASGI tel que **Uvicorn**. +## Utiliser la commande `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command } -Il existe 3 principales alternatives : +En bref, utilisez `fastapi run` pour servir votre application FastAPI : + +
+ +```console +$ fastapi run main.py + + FastAPI Starting production server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://0.0.0.0:8000 + server Documentation at http://0.0.0.0:8000/docs + + Logs: + + INFO Started server process [2306215] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. + INFO Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C + to quit) +``` + +
+ +Cela fonctionnerait pour la plupart des cas. 😎 + +Vous pourriez utiliser cette commande par exemple pour démarrer votre application **FastAPI** dans un conteneur, sur un serveur, etc. + +## Serveurs ASGI { #asgi-servers } + +Allons un peu plus en détail. + +FastAPI utilise un standard pour construire des frameworks web Python et des serveurs appelé ASGI. FastAPI est un framework web ASGI. + +La principale chose dont vous avez besoin pour exécuter une application **FastAPI** (ou toute autre application ASGI) sur une machine serveur distante est un programme serveur ASGI comme **Uvicorn**, c'est celui utilisé par défaut par la commande `fastapi`. + +Il existe plusieurs alternatives, notamment : * Uvicorn : un serveur ASGI haute performance. -* Hypercorn : un serveur - ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités. -* Daphne : le serveur ASGI - conçu pour Django Channels. +* Hypercorn : un serveur ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités. +* Daphne : le serveur ASGI conçu pour Django Channels. +* Granian : un serveur HTTP Rust pour les applications Python. +* NGINX Unit : NGINX Unit est un environnement d'exécution d'applications web léger et polyvalent. -## Machine serveur et programme serveur +## Machine serveur et programme serveur { #server-machine-and-server-program } Il y a un petit détail sur les noms à garder à l'esprit. 💡 -Le mot "**serveur**" est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn). +Le mot « serveur » est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn). -Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez "serveur" en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses. +Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez « serveur » en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses. -Lorsqu'on se réfère à la machine distante, il est courant de l'appeler **serveur**, mais aussi **machine**, **VM** (machine virtuelle), **nœud**. Tout cela fait référence à un type de machine distante, exécutant Linux, en règle générale, sur laquelle vous exécutez des programmes. +Lorsqu'on se réfère à la machine distante, il est courant de l'appeler **serveur**, mais aussi **machine**, **VM** (machine virtuelle), **nœud**. Tout cela fait référence à un type de machine distante, exécutant normalement Linux, sur laquelle vous exécutez des programmes. +## Installer le programme serveur { #install-the-server-program } -## Installer le programme serveur +Lorsque vous installez FastAPI, il est fourni avec un serveur de production, Uvicorn, et vous pouvez le démarrer avec la commande `fastapi run`. -Vous pouvez installer un serveur compatible ASGI avec : +Mais vous pouvez également installer un serveur ASGI manuellement. -//// tab | Uvicorn +Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, l'activer, puis vous pouvez installer l'application serveur. -* Uvicorn, un serveur ASGI rapide comme l'éclair, basé sur uvloop et httptools. +Par exemple, pour installer Uvicorn :
@@ -39,39 +88,21 @@ $ pip install "uvicorn[standard]"
+Un processus similaire s'appliquerait à tout autre programme de serveur ASGI. + /// tip | Astuce En ajoutant `standard`, Uvicorn va installer et utiliser quelques dépendances supplémentaires recommandées. -Cela inclut `uvloop`, le remplaçant performant de `asyncio`, qui fournit le gros gain de performance en matière de concurrence. +Cela inclut `uvloop`, le remplaçant hautes performances de `asyncio`, qui fournit le gros gain de performance en matière de concurrence. + +Lorsque vous installez FastAPI avec quelque chose comme `pip install "fastapi[standard]"`, vous obtenez déjà `uvicorn[standard]` aussi. /// -//// +## Exécuter le programme serveur { #run-the-server-program } -//// tab | Hypercorn - -* Hypercorn, un serveur ASGI également compatible avec HTTP/2. - -
- -```console -$ pip install hypercorn - ----> 100% -``` - -
- -...ou tout autre serveur ASGI. - -//// - -## Exécutez le programme serveur - -Vous pouvez ensuite exécuter votre application de la même manière que vous l'avez fait dans les tutoriels, mais sans l'option `--reload`, par exemple : - -//// tab | Uvicorn +Si vous avez installé un serveur ASGI manuellement, vous devrez normalement passer une chaîne d'import dans un format spécial pour qu'il importe votre application FastAPI :
@@ -83,85 +114,44 @@ $ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80
-//// +/// note | Remarque -//// tab | Hypercorn +La commande `uvicorn main:app` fait référence à : -
+* `main` : le fichier `main.py` (le « module » Python). +* `app` : l'objet créé dans `main.py` avec la ligne `app = FastAPI()`. -```console -$ hypercorn main:app --bind 0.0.0.0:80 +C'est équivalent à : -Running on 0.0.0.0:8080 over http (CTRL + C to quit) +```Python +from main import app ``` -
- -//// - -/// warning - -N'oubliez pas de supprimer l'option `--reload` si vous l'utilisiez. - - L'option `--reload` consomme beaucoup plus de ressources, est plus instable, etc. - - Cela aide beaucoup pendant le **développement**, mais vous **ne devriez pas** l'utiliser en **production**. - /// -## Hypercorn avec Trio +Chaque programme de serveur ASGI alternatif aurait une commande similaire, vous pouvez en lire plus dans leur documentation respective. -Starlette et **FastAPI** sont basés sur -AnyIO, qui les rend -compatibles avec asyncio, de la bibliothèque standard Python et -Trio. +/// warning | Alertes -Néanmoins, Uvicorn n'est actuellement compatible qu'avec asyncio, et il utilise normalement `uvloop`, le remplaçant hautes performances de `asyncio`. +Uvicorn et d'autres serveurs prennent en charge une option `--reload` utile pendant le développement. -Mais si vous souhaitez utiliser directement **Trio**, vous pouvez utiliser **Hypercorn** car il le prend en charge. ✨ +L'option `--reload` consomme beaucoup plus de ressources, est plus instable, etc. -### Installer Hypercorn avec Trio +Cela aide beaucoup pendant le **développement**, mais vous **ne devriez pas** l'utiliser en **production**. -Vous devez d'abord installer Hypercorn avec le support Trio : +/// -
+## Concepts de déploiement { #deployment-concepts } -```console -$ pip install "hypercorn[trio]" ----> 100% -``` +Ces exemples exécutent le programme serveur (par exemple Uvicorn), en démarrant **un seul processus**, à l'écoute sur toutes les IP (`0.0.0.0`) sur un port prédéfini (par exemple `80`). -
+C'est l'idée de base. Mais vous voudrez probablement vous occuper de certaines choses supplémentaires, comme : -### Exécuter avec Trio +* Sécurité - HTTPS +* Exécution au démarrage +* Redémarrages +* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution) +* Mémoire +* Étapes précédant le démarrage -Ensuite, vous pouvez passer l'option de ligne de commande `--worker-class` avec la valeur `trio` : - -
- -```console -$ hypercorn main:app --worker-class trio -``` - -
- -Et cela démarrera Hypercorn avec votre application en utilisant Trio comme backend. - -Vous pouvez désormais utiliser Trio en interne dans votre application. Ou mieux encore, vous pouvez utiliser AnyIO pour que votre code reste compatible avec Trio et asyncio. 🎉 - -## Concepts de déploiement - -Ces exemples lancent le programme serveur (e.g. Uvicorn), démarrant **un seul processus**, sur toutes les IPs (`0.0. -0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`). - -C'est l'idée de base. Mais vous vous préoccuperez probablement de certains concepts supplémentaires, tels que ... : - -* la sécurité - HTTPS -* l'exécution au démarrage -* les redémarrages -* la réplication (le nombre de processus en cours d'exécution) -* la mémoire -* les étapes précédant le démarrage - -Je vous en dirai plus sur chacun de ces concepts, sur la façon de les aborder, et donnerai quelques exemples concrets avec des stratégies pour les traiter dans les prochains chapitres. 🚀 +Je vous en dirai plus sur chacun de ces concepts, sur la manière d'y réfléchir, et donnerai quelques exemples concrets avec des stratégies pour les gérer dans les prochains chapitres. 🚀 diff --git a/docs/fr/docs/deployment/versions.md b/docs/fr/docs/deployment/versions.md index 9d84274e2..81794428f 100644 --- a/docs/fr/docs/deployment/versions.md +++ b/docs/fr/docs/deployment/versions.md @@ -1,101 +1,93 @@ -# À propos des versions de FastAPI +# À propos des versions de FastAPI { #about-fastapi-versions } -**FastAPI** est déjà utilisé en production dans de nombreuses applications et systèmes. Et la couverture de test est maintenue à 100 %. Mais son développement est toujours aussi rapide. +**FastAPI** est déjà utilisé en production dans de nombreuses applications et de nombreux systèmes. Et la couverture de tests est maintenue à 100 %. Mais son développement avance toujours rapidement. -De nouvelles fonctionnalités sont ajoutées fréquemment, des bogues sont corrigés régulièrement et le code est -amélioré continuellement. +De nouvelles fonctionnalités sont ajoutées fréquemment, des bogues sont corrigés régulièrement et le code s'améliore continuellement. -C'est pourquoi les versions actuelles sont toujours `0.x.x`, cela reflète que chaque version peut potentiellement -recevoir des changements non rétrocompatibles. Cela suit les conventions de versionnage sémantique. +C'est pourquoi les versions actuelles sont toujours `0.x.x`, cela reflète que chaque version pourrait potentiellement comporter des changements non rétrocompatibles. Cela suit les conventions de versionnage sémantique. Vous pouvez créer des applications de production avec **FastAPI** dès maintenant (et vous le faites probablement depuis un certain temps), vous devez juste vous assurer que vous utilisez une version qui fonctionne correctement avec le reste de votre code. -## Épinglez votre version de `fastapi` +## Épingler votre version de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version } -Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez -qu'elle fonctionne correctement pour votre application. +La première chose que vous devez faire est « épingler » la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version spécifique dont vous savez qu’elle fonctionne correctement pour votre application. -Par exemple, disons que vous utilisez la version `0.45.0` dans votre application. +Par exemple, disons que vous utilisez la version `0.112.0` dans votre application. -Si vous utilisez un fichier `requirements.txt`, vous pouvez spécifier la version avec : +Si vous utilisez un fichier `requirements.txt`, vous pouvez spécifier la version avec : ```txt -fastapi==0.45.0 +fastapi[standard]==0.112.0 ``` -ce qui signifierait que vous utiliseriez exactement la version `0.45.0`. +ce qui signifierait que vous utiliseriez exactement la version `0.112.0`. -Ou vous pourriez aussi l'épingler avec : +Ou vous pourriez aussi l'épingler avec : ```txt -fastapi>=0.45.0,<0.46.0 +fastapi[standard]>=0.112.0,<0.113.0 ``` -cela signifierait que vous utiliseriez les versions `0.45.0` ou supérieures, mais inférieures à `0.46.0`, par exemple, une version `0.45.2` serait toujours acceptée. +cela signifierait que vous utiliseriez les versions `0.112.0` ou supérieures, mais inférieures à `0.113.0`, par exemple, une version `0.112.2` serait toujours acceptée. -Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets. +Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme `uv`, Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets. -## Versions disponibles +## Versions disponibles { #available-versions } Vous pouvez consulter les versions disponibles (par exemple, pour vérifier quelle est la dernière version en date) dans les [Notes de version](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}. -## À propos des versions +## À propos des versions { #about-versions } -Suivant les conventions de versionnage sémantique, toute version inférieure à `1.0.0` peut potentiellement ajouter -des changements non rétrocompatibles. +Suivant les conventions de versionnage sémantique, toute version inférieure à `1.0.0` peut potentiellement ajouter des changements non rétrocompatibles. -FastAPI suit également la convention que tout changement de version "PATCH" est pour des corrections de bogues et -des changements rétrocompatibles. +FastAPI suit également la convention selon laquelle tout changement de version « PATCH » concerne des corrections de bogues et des changements rétrocompatibles. /// tip | Astuce -Le "PATCH" est le dernier chiffre, par exemple, dans `0.2.3`, la version PATCH est `3`. +Le « PATCH » est le dernier chiffre, par exemple, dans `0.2.3`, la version PATCH est `3`. /// -Donc, vous devriez être capable d'épingler une version comme suit : +Donc, vous devriez être en mesure d'épingler une version comme suit : ```txt fastapi>=0.45.0,<0.46.0 ``` -Les changements non rétrocompatibles et les nouvelles fonctionnalités sont ajoutés dans les versions "MINOR". +Les changements non rétrocompatibles et les nouvelles fonctionnalités sont ajoutés dans les versions « MINOR ». /// tip | Astuce -Le "MINOR" est le numéro au milieu, par exemple, dans `0.2.3`, la version MINOR est `2`. +Le « MINOR » est le numéro au milieu, par exemple, dans `0.2.3`, la version MINOR est `2`. /// -## Mise à jour des versions FastAPI +## Mettre à niveau les versions de FastAPI { #upgrading-the-fastapi-versions } -Vous devriez tester votre application. +Vous devez ajouter des tests pour votre application. -Avec **FastAPI** c'est très facile (merci à Starlette), consultez la documentation : [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} +Avec **FastAPI** c'est très facile (merci à Starlette), consultez les documents : [Tests](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} -Après avoir effectué des tests, vous pouvez mettre à jour la version **FastAPI** vers une version plus récente, et vous assurer que tout votre code fonctionne correctement en exécutant vos tests. +Après avoir des tests, vous pouvez mettre à niveau la version de **FastAPI** vers une version plus récente et vous assurer que tout votre code fonctionne correctement en exécutant vos tests. -Si tout fonctionne, ou après avoir fait les changements nécessaires, et que tous vos tests passent, vous pouvez -épingler votre version de `fastapi` à cette nouvelle version récente. +Si tout fonctionne, ou après avoir effectué les changements nécessaires, et que tous vos tests passent, vous pouvez alors épingler votre `fastapi` à cette nouvelle version récente. -## À propos de Starlette +## À propos de Starlette { #about-starlette } -Vous ne devriez pas épingler la version de `starlette`. +Vous ne devez pas épingler la version de `starlette`. Différentes versions de **FastAPI** utiliseront une version spécifique plus récente de Starlette. Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette. -## À propos de Pydantic +## À propos de Pydantic { #about-pydantic } -Pydantic inclut des tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus -de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec **FastAPI**. +Pydantic inclut les tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec FastAPI. -Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous et inférieure à `2.0.0`. +Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous. -Par exemple : +Par exemple : ```txt -pydantic>=1.2.0,<2.0.0 +pydantic>=2.7.0,<3.0.0 ``` diff --git a/docs/fr/docs/index.md b/docs/fr/docs/index.md index 99ea8dda1..2aeaa1c69 100644 --- a/docs/fr/docs/index.md +++ b/docs/fr/docs/index.md @@ -1,11 +1,11 @@ -# FastAPI +# FastAPI { #fastapi }

- FastAPI + FastAPI

Framework FastAPI, haute performance, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production @@ -27,7 +27,7 @@ --- -**Documentation** : https://fastapi.tiangolo.com +**Documentation** : https://fastapi.tiangolo.com/fr **Code Source** : https://github.com/fastapi/fastapi @@ -37,128 +37,130 @@ FastAPI est un framework web moderne et rapide (haute performance) pour la créa Les principales fonctionnalités sont : -* **Rapidité** : De très hautes performances, au niveau de **NodeJS** et **Go** (grâce à Starlette et Pydantic). [L'un des frameworks Python les plus rapides](#performance). -* **Rapide à coder** : Augmente la vitesse de développement des fonctionnalités d'environ 200 % à 300 %. * -* **Moins de bugs** : Réduit d'environ 40 % les erreurs induites par le développeur. * -* **Intuitif** : Excellente compatibilité avec les IDE. Complétion complète. Moins de temps passé à déboguer. -* **Facile** : Conçu pour être facile à utiliser et à apprendre. Moins de temps passé à lire la documentation. -* **Concis** : Diminue la duplication de code. De nombreuses fonctionnalités liées à la déclaration de chaque paramètre. Moins de bugs. -* **Robuste** : Obtenez un code prêt pour la production. Avec une documentation interactive automatique. -* **Basé sur des normes** : Basé sur (et entièrement compatible avec) les standards ouverts pour les APIs : OpenAPI (précédemment connu sous le nom de Swagger) et JSON Schema. +* **Rapide** : très hautes performances, au niveau de **NodeJS** et **Go** (grâce à Starlette et Pydantic). [L'un des frameworks Python les plus rapides](#performance). +* **Rapide à coder** : augmente la vitesse de développement des fonctionnalités d'environ 200 % à 300 %. * +* **Moins de bugs** : réduit d'environ 40 % les erreurs induites par le développeur. * +* **Intuitif** : excellente compatibilité avec les éditeurs. Autocomplétion partout. Moins de temps passé à déboguer. +* **Facile** : conçu pour être facile à utiliser et à apprendre. Moins de temps passé à lire les documents. +* **Concis** : diminue la duplication de code. Plusieurs fonctionnalités à partir de chaque déclaration de paramètre. Moins de bugs. +* **Robuste** : obtenez un code prêt pour la production. Avec une documentation interactive automatique. +* **Basé sur des normes** : basé sur (et entièrement compatible avec) les standards ouverts pour les APIs : OpenAPI (précédemment connu sous le nom de Swagger) et JSON Schema. * estimation basée sur des tests d'une équipe de développement interne, construisant des applications de production. -## Sponsors +## Sponsors { #sponsors } -{% if sponsors %} +### Sponsor clé de voûte { #keystone-sponsor } + +{% for sponsor in sponsors.keystone -%} + +{% endfor -%} + +### Sponsors Or et Argent { #gold-and-silver-sponsors } + {% for sponsor in sponsors.gold -%} {% endfor -%} {%- for sponsor in sponsors.silver -%} {% endfor %} -{% endif %} -Other sponsors +Autres sponsors -## Opinions +## Opinions { #opinions } -"_[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux seront intégrés dans le coeur de **Windows** et dans certains produits **Office**._" +« _[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux sont intégrés au cœur de **Windows** et à certains produits **Office**._ »

Kabir Khan - Microsoft (ref)
--- -"_Nous avons adopté la bibliothèque **FastAPI** pour créer un serveur **REST** qui peut être interrogé pour obtenir des **prédictions**. [pour Ludwig]_" +« _Nous avons adopté la bibliothèque **FastAPI** pour créer un serveur **REST** qui peut être interrogé pour obtenir des **prédictions**. [pour Ludwig]_ » -
Piero Molino, Yaroslav Dudin et Sai Sumanth Miryala - Uber (ref)
+
Piero Molino, Yaroslav Dudin, et Sai Sumanth Miryala - Uber (ref)
--- -"_**Netflix** a le plaisir d'annoncer la sortie en open-source de notre framework d'orchestration de **gestion de crise** : **Dispatch** ! [construit avec **FastAPI**]_" +« _**Netflix** est heureux d'annoncer la publication en open source de notre framework d'orchestration de **gestion de crise** : **Dispatch** ! [construit avec **FastAPI**]_ »
Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - Netflix (ref)
--- -"_Je suis très enthousiaste à propos de **FastAPI**. C'est un bonheur !_" +« _Je suis plus qu'enthousiaste à propos de **FastAPI**. C'est tellement fun !_ » -
Brian Okken - Auteur du podcast Python Bytes (ref)
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Brian Okken - Animateur du podcast Python Bytes (ref)
--- -"_Honnêtement, ce que vous avez construit a l'air super solide et élégant. A bien des égards, c'est comme ça que je voulais que **Hug** soit - c'est vraiment inspirant de voir quelqu'un construire ça._" +« _Honnêtement, ce que vous avez construit a l'air super solide et soigné. À bien des égards, c'est ce que je voulais que **Hug** soit — c'est vraiment inspirant de voir quelqu'un construire ça._ » -
Timothy Crosley - Créateur de Hug (ref)
+
Timothy Crosley - Créateur de Hug (ref)
--- -"_Si vous cherchez à apprendre un **framework moderne** pour créer des APIs REST, regardez **FastAPI** [...] C'est rapide, facile à utiliser et à apprendre [...]_" +« _Si vous cherchez à apprendre un **framework moderne** pour créer des APIs REST, regardez **FastAPI** [...] C'est rapide, facile à utiliser et facile à apprendre [...]_ » -"_Nous sommes passés à **FastAPI** pour nos **APIs** [...] Je pense que vous l'aimerez [...]_" +« _Nous sommes passés à **FastAPI** pour nos **APIs** [...] Je pense que vous l'aimerez [...]_ »
Ines Montani - Matthew Honnibal - Fondateurs de Explosion AI - Créateurs de spaCy (ref) - (ref)
--- -"_Si quelqu'un cherche à construire une API Python de production, je recommande vivement **FastAPI**. Il est **bien conçu**, **simple à utiliser** et **très évolutif**. Il est devenu un **composant clé** dans notre stratégie de développement API first et il est à l'origine de nombreux automatismes et services tels que notre ingénieur virtuel TAC._" +« _Si quelqu'un cherche à construire une API Python de production, je recommande vivement **FastAPI**. Il est **magnifiquement conçu**, **simple à utiliser** et **hautement scalable**. Il est devenu un **composant clé** de notre stratégie de développement API-first et alimente de nombreuses automatisations et services tels que notre ingénieur TAC virtuel._ »
Deon Pillsbury - Cisco (ref)
--- -## **Typer**, le FastAPI des CLI +## Mini documentaire FastAPI { #fastapi-mini-documentary } + +Un mini documentaire FastAPI est sorti fin 2025, vous pouvez le regarder en ligne : + +FastAPI Mini Documentary + +## **Typer**, le FastAPI des CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis } -Si vous souhaitez construire une application CLI utilisable dans un terminal au lieu d'une API web, regardez **Typer**. +Si vous construisez une application CLI à utiliser dans un terminal au lieu d'une API web, regardez **Typer**. -**Typer** est le petit frère de FastAPI. Et il est destiné à être le **FastAPI des CLI**. ⌨️ 🚀 +**Typer** est le petit frère de FastAPI. Et il est destiné à être le **FastAPI des CLIs**. ⌨️ 🚀 -## Prérequis +## Prérequis { #requirements } FastAPI repose sur les épaules de géants : * Starlette pour les parties web. * Pydantic pour les parties données. -## Installation +## Installation { #installation } + +Créez et activez un environnement virtuel puis installez FastAPI :
```console -$ pip install fastapi +$ pip install "fastapi[standard]" ---> 100% ```
-Vous aurez également besoin d'un serveur ASGI pour la production tel que Uvicorn ou Hypercorn. +**Remarque** : Vous devez vous assurer de mettre « fastapi[standard] » entre guillemets pour garantir que cela fonctionne dans tous les terminaux. -
+## Exemple { #example } -```console -$ pip install "uvicorn[standard]" +### Créer { #create-it } ----> 100% -``` - -
- -## Exemple - -### Créez - -* Créez un fichier `main.py` avec : +Créez un fichier `main.py` avec : ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -170,18 +172,16 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ```
-Ou utilisez async def ... +Ou utilisez async def... Si votre code utilise `async` / `await`, utilisez `async def` : -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -193,28 +193,41 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` -**Note** +**Remarque** : -Si vous n'êtes pas familier avec cette notion, consultez la section _"Vous êtes pressés ?"_ à propos de `async` et `await` dans la documentation. +Si vous ne savez pas, consultez la section « Vous êtes pressés ? » à propos de `async` et `await` dans la documentation.
-### Lancez +### Lancer { #run-it } Lancez le serveur avec :
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py + ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ + │ │ + │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ + │ │ + │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ + │ │ + │ Running in development mode, for production use: │ + │ │ + │ fastapi run │ + │ │ + ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ + +INFO: Will watch for changes in these directories: ['/home/user/code/awesomeapp'] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] +INFO: Started reloader process [2248755] using WatchFiles +INFO: Started server process [2248757] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. ``` @@ -222,34 +235,34 @@ INFO: Application startup complete.
-À propos de la commande uvicorn main:app --reload ... +À propos de la commande fastapi dev main.py... -La commande `uvicorn main:app` fait référence à : +La commande `fastapi dev` lit votre fichier `main.py`, détecte l'application **FastAPI** qu'il contient et lance un serveur avec Uvicorn. -* `main` : le fichier `main.py` (le "module" Python). -* `app` : l'objet créé à l'intérieur de `main.py` avec la ligne `app = FastAPI()`. -* `--reload` : fait redémarrer le serveur après des changements de code. À n'utiliser que pour le développement. +Par défaut, `fastapi dev` démarre avec le rechargement automatique activé pour le développement local. + +Vous pouvez en savoir plus dans la documentation de la CLI FastAPI.
-### Vérifiez +### Vérifier { #check-it } Ouvrez votre navigateur à l'adresse http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery. -Vous obtenez alors cette réponse JSON : +Vous verrez la réponse JSON : ```JSON {"item_id": 5, "q": "somequery"} ``` -Vous venez de créer une API qui : +Vous avez déjà créé une API qui : -* Reçoit les requêtes HTTP pour les _chemins_ `/` et `/items/{item_id}`. -* Les deux _chemins_ acceptent des opérations `GET` (également connu sous le nom de _méthodes_ HTTP). -* Le _chemin_ `/items/{item_id}` a un _paramètre_ `item_id` qui doit être un `int`. -* Le _chemin_ `/items/{item_id}` a un _paramètre de requête_ optionnel `q` de type `str`. +* Reçoit des requêtes HTTP sur les _chemins_ `/` et `/items/{item_id}`. +* Les deux _chemins_ acceptent des opérations `GET` (également connues sous le nom de _méthodes_ HTTP). +* Le _chemin_ `/items/{item_id}` a un _paramètre de chemin_ `item_id` qui doit être un `int`. +* Le _chemin_ `/items/{item_id}` a un _paramètre de requête_ optionnel `q` de type `str`. -### Documentation API interactive +### Documentation API interactive { #interactive-api-docs } Maintenant, rendez-vous sur http://127.0.0.1:8000/docs. @@ -257,23 +270,21 @@ Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par http://127.0.0.1:8000/redoc. -Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par ReDoc) : +Vous verrez la documentation alternative automatique (fournie par ReDoc) : ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -## Exemple plus poussé +## Mettre à niveau l'exemple { #example-upgrade } -Maintenant, modifiez le fichier `main.py` pour recevoir le corps d'une requête `PUT`. +Modifiez maintenant le fichier `main.py` pour recevoir un corps depuis une requête `PUT`. -Déclarez ce corps en utilisant les types Python standards, grâce à Pydantic. - -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union +Déclarez le corps en utilisant les types Python standard, grâce à Pydantic. +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -283,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -292,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @@ -301,35 +312,35 @@ def update_item(item_id: int, item: Item): return {"item_name": item.name, "item_id": item_id} ``` -Le serveur se recharge normalement automatiquement (car vous avez pensé à `--reload` dans la commande `uvicorn` ci-dessus). +Le serveur `fastapi dev` devrait se recharger automatiquement. -### Plus loin avec la documentation API interactive +### Mettre à niveau la documentation API interactive { #interactive-api-docs-upgrade } Maintenant, rendez-vous sur http://127.0.0.1:8000/docs. -* La documentation interactive de l'API sera automatiquement mise à jour, y compris le nouveau corps de la requête : +* La documentation interactive de l'API sera automatiquement mise à jour, y compris le nouveau corps : ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png) -* Cliquez sur le bouton "Try it out", il vous permet de renseigner les paramètres et d'interagir directement avec l'API : +* Cliquez sur le bouton « Try it out », il vous permet de renseigner les paramètres et d'interagir directement avec l'API : ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png) -* Cliquez ensuite sur le bouton "Execute", l'interface utilisateur communiquera avec votre API, enverra les paramètres, obtiendra les résultats et les affichera à l'écran : +* Cliquez ensuite sur le bouton « Execute », l'interface utilisateur communiquera avec votre API, enverra les paramètres, obtiendra les résultats et les affichera à l'écran : ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png) -### Plus loin avec la documentation API alternative +### Mettre à niveau la documentation API alternative { #alternative-api-docs-upgrade } Et maintenant, rendez-vous sur http://127.0.0.1:8000/redoc. -* La documentation alternative reflétera également le nouveau paramètre de requête et le nouveau corps : +* La documentation alternative reflètera également le nouveau paramètre de requête et le nouveau corps : ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png) -### En résumé +### En résumé { #recap } -En résumé, vous déclarez **une fois** les types de paramètres, le corps de la requête, etc. en tant que paramètres de fonction. +En résumé, vous déclarez **une fois** les types de paramètres, le corps, etc. en tant que paramètres de fonction. Vous faites cela avec les types Python standard modernes. @@ -337,7 +348,7 @@ Vous n'avez pas à apprendre une nouvelle syntaxe, les méthodes ou les classes Juste du **Python** standard. -Par exemple, pour un `int`: +Par exemple, pour un `int` : ```Python item_id: int @@ -351,54 +362,54 @@ item: Item ... et avec cette déclaration unique, vous obtenez : -* Une assistance dans votre IDE, notamment : - * la complétion. +* Une assistance dans l'éditeur, notamment : + * l'autocomplétion. * la vérification des types. * La validation des données : * des erreurs automatiques et claires lorsque les données ne sont pas valides. - * une validation même pour les objets JSON profondément imbriqués. -* Une conversion des données d'entrée : venant du réseau et allant vers les données et types de Python, permettant de lire : - * le JSON. - * les paramètres du chemin. - * les paramètres de la requête. - * les cookies. - * les en-têtes. - * les formulaires. - * les fichiers. -* La conversion des données de sortie : conversion des données et types Python en données réseau (au format JSON), permettant de convertir : - * les types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc). - * les objets `datetime`. - * les objets `UUID`. - * les modèles de base de données. - * ... et beaucoup plus. -* La documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix : + * une validation même pour les objets JSON profondément imbriqués. +* Conversion des données d'entrée : venant du réseau vers les données et types Python. Lecture depuis : + * JSON. + * Paramètres de chemin. + * Paramètres de requête. + * Cookies. + * En-têtes. + * Formulaires. + * Fichiers. +* Conversion des données de sortie : conversion des données et types Python en données réseau (au format JSON) : + * Conversion des types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc). + * Objets `datetime`. + * Objets `UUID`. + * Modèles de base de données. + * ... et bien plus. +* Documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix : * Swagger UI. * ReDoc. --- -Pour revenir à l'exemple de code précédent, **FastAPI** permet de : +Pour revenir à l'exemple de code précédent, **FastAPI** va : -* Valider que `item_id` existe dans le chemin des requêtes `GET` et `PUT`. +* Valider la présence d'un `item_id` dans le chemin pour les requêtes `GET` et `PUT`. * Valider que `item_id` est de type `int` pour les requêtes `GET` et `PUT`. - * Si ce n'est pas le cas, le client voit une erreur utile et claire. -* Vérifier qu'il existe un paramètre de requête facultatif nommé `q` (comme dans `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) pour les requêtes `GET`. - * Puisque le paramètre `q` est déclaré avec `= None`, il est facultatif. - * Sans le `None`, il serait nécessaire (comme l'est le corps de la requête dans le cas du `PUT`). -* Pour les requêtes `PUT` vers `/items/{item_id}`, de lire le corps en JSON : - * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `name` qui devrait être un `str`. - * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `prix` qui doit être un `float`. - * Vérifier qu'il a un attribut facultatif `is_offer`, qui devrait être un `bool`, s'il est présent. - * Tout cela fonctionnerait également pour les objets JSON profondément imbriqués. -* Convertir de et vers JSON automatiquement. -* Documenter tout avec OpenAPI, qui peut être utilisé par : - * Les systèmes de documentation interactifs. - * Les systèmes de génération automatique de code client, pour de nombreuses langues. + * Si ce n'est pas le cas, le client verra une erreur utile et claire. +* Vérifier s'il existe un paramètre de requête optionnel nommé `q` (comme dans `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) pour les requêtes `GET`. + * Comme le paramètre `q` est déclaré avec `= None`, il est optionnel. + * Sans le `None`, il serait requis (comme l'est le corps dans le cas de `PUT`). +* Pour les requêtes `PUT` vers `/items/{item_id}`, lire le corps au format JSON : + * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `name` qui doit être un `str`. + * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `price` qui doit être un `float`. + * Vérifier qu'il a un attribut optionnel `is_offer`, qui doit être un `bool`, s'il est présent. + * Tout cela fonctionne également pour les objets JSON profondément imbriqués. +* Convertir automatiquement depuis et vers JSON. +* Tout documenter avec OpenAPI, qui peut être utilisé par : + * des systèmes de documentation interactive. + * des systèmes de génération automatique de clients, pour de nombreux langages. * Fournir directement 2 interfaces web de documentation interactive. --- -Nous n'avons fait qu'effleurer la surface, mais vous avez déjà une idée de la façon dont tout cela fonctionne. +Nous n'avons fait qu'effleurer la surface, mais vous avez déjà une idée de la façon dont tout fonctionne. Essayez de changer la ligne contenant : @@ -412,61 +423,137 @@ Essayez de changer la ligne contenant : ... "item_name": item.name ... ``` -... vers : +... à : ```Python ... "item_price": item.price ... ``` -... et voyez comment votre éditeur complétera automatiquement les attributs et connaîtra leurs types : +... et voyez comment votre éditeur complète automatiquement les attributs et connaît leurs types : -![compatibilité IDE](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png) +![compatibilité éditeur](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png) Pour un exemple plus complet comprenant plus de fonctionnalités, voir le Tutoriel - Guide utilisateur. -**Spoiler alert** : le tutoriel - guide utilisateur inclut : +**Alerte spoiler** : le tutoriel - guide utilisateur inclut : -* Déclaration de **paramètres** provenant d'autres endroits différents comme : **en-têtes.**, **cookies**, **champs de formulaire** et **fichiers**. -* L'utilisation de **contraintes de validation** comme `maximum_length` ou `regex`. -* Un **système d'injection de dépendance ** très puissant et facile à utiliser . -* Sécurité et authentification, y compris la prise en charge de **OAuth2** avec les **jetons JWT** et l'authentification **HTTP Basic**. -* Des techniques plus avancées (mais tout aussi faciles) pour déclarer les **modèles JSON profondément imbriqués** (grâce à Pydantic). -* Intégration de **GraphQL** avec Strawberry et d'autres bibliothèques. -* D'obtenir de nombreuses fonctionnalités supplémentaires (grâce à Starlette) comme : +* Déclaration de **paramètres** provenant d'autres emplacements comme : **en-têtes**, **cookies**, **champs de formulaire** et **fichiers**. +* Comment définir des **contraintes de validation** comme `maximum_length` ou `regex`. +* Un système **d'injection de dépendances** très puissant et facile à utiliser. +* Sécurité et authentification, y compris la prise en charge de **OAuth2** avec des **JWT tokens** et l'authentification **HTTP Basic**. +* Des techniques plus avancées (mais tout aussi faciles) pour déclarer des **modèles JSON profondément imbriqués** (grâce à Pydantic). +* Intégration **GraphQL** avec Strawberry et d'autres bibliothèques. +* De nombreuses fonctionnalités supplémentaires (grâce à Starlette) comme : * **WebSockets** - * de tester le code très facilement avec `requests` et `pytest` - * **CORS** + * des tests extrêmement faciles basés sur HTTPX et `pytest` + * **CORS** * **Cookie Sessions** * ... et plus encore. -## Performance +### Déployer votre application (optionnel) { #deploy-your-app-optional } -Les benchmarks TechEmpower indépendants montrent que les applications **FastAPI** s'exécutant sous Uvicorn sont parmi les frameworks existants en Python les plus rapides , juste derrière Starlette et Uvicorn (utilisés en interne par FastAPI). (*) +Vous pouvez, si vous le souhaitez, déployer votre application FastAPI sur FastAPI Cloud, allez vous inscrire sur la liste d'attente si ce n'est pas déjà fait. 🚀 + +Si vous avez déjà un compte **FastAPI Cloud** (nous vous avons invité depuis la liste d'attente 😉), vous pouvez déployer votre application avec une seule commande. + +Avant de déployer, assurez-vous d'être connecté : + +
+ +```console +$ fastapi login + +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` + +
+ +Puis déployez votre application : + +
+ +```console +$ fastapi deploy + +Deploying to FastAPI Cloud... + +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +C'est tout ! Vous pouvez maintenant accéder à votre application à cette URL. ✨ + +#### À propos de FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud** est construit par le même auteur et la même équipe derrière **FastAPI**. + +Il simplifie le processus de **construction**, de **déploiement** et **d'accès** à une API avec un effort minimal. + +Il apporte la même **expérience développeur** de la création d'applications avec FastAPI au **déploiement** dans le cloud. 🎉 + +FastAPI Cloud est le principal sponsor et financeur des projets open source *FastAPI and friends*. ✨ + +#### Déployer sur d'autres fournisseurs cloud { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPI est open source et basé sur des standards. Vous pouvez déployer des applications FastAPI sur n'importe quel fournisseur cloud de votre choix. + +Suivez les guides de votre fournisseur cloud pour y déployer des applications FastAPI. 🤓 + +## Performance { #performance } + +Les benchmarks TechEmpower indépendants montrent que les applications **FastAPI** s'exécutant sous Uvicorn sont parmi les frameworks Python les plus rapides, juste derrière Starlette et Uvicorn eux-mêmes (utilisés en interne par FastAPI). (*) Pour en savoir plus, consultez la section Benchmarks. -## Dépendances facultatives +## Dépendances { #dependencies } -Utilisées par Pydantic: +FastAPI dépend de Pydantic et Starlette. -* email-validator - pour la validation des adresses email. +### Dépendances `standard` { #standard-dependencies } + +Lorsque vous installez FastAPI avec `pip install "fastapi[standard]"`, il inclut le groupe `standard` de dépendances optionnelles : + +Utilisées par Pydantic : + +* email-validator - pour la validation des adresses e-mail. Utilisées par Starlette : -* requests - Obligatoire si vous souhaitez utiliser `TestClient`. +* httpx - Obligatoire si vous souhaitez utiliser le `TestClient`. * jinja2 - Obligatoire si vous souhaitez utiliser la configuration de template par défaut. -* python-multipart - Obligatoire si vous souhaitez supporter le "décodage" de formulaire avec `request.form()`. -* itsdangerous - Obligatoire pour la prise en charge de `SessionMiddleware`. -* pyyaml - Obligatoire pour le support `SchemaGenerator` de Starlette (vous n'en avez probablement pas besoin avec FastAPI). +* python-multipart - Obligatoire si vous souhaitez prendre en charge l’« parsing » de formulaires avec `request.form()`. -Utilisées par FastAPI / Starlette : +Utilisées par FastAPI : -* uvicorn - Pour le serveur qui charge et sert votre application. -* orjson - Obligatoire si vous voulez utiliser `ORJSONResponse`. +* uvicorn - pour le serveur qui charge et sert votre application. Cela inclut `uvicorn[standard]`, qui comprend certaines dépendances (par ex. `uvloop`) nécessaires pour une haute performance. +* `fastapi-cli[standard]` - pour fournir la commande `fastapi`. + * Cela inclut `fastapi-cloud-cli`, qui vous permet de déployer votre application FastAPI sur FastAPI Cloud. + +### Sans les dépendances `standard` { #without-standard-dependencies } + +Si vous ne souhaitez pas inclure les dépendances optionnelles `standard`, vous pouvez installer avec `pip install fastapi` au lieu de `pip install "fastapi[standard]"`. + +### Sans `fastapi-cloud-cli` { #without-fastapi-cloud-cli } + +Si vous souhaitez installer FastAPI avec les dépendances standard mais sans `fastapi-cloud-cli`, vous pouvez installer avec `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"`. + +### Dépendances optionnelles supplémentaires { #additional-optional-dependencies } + +Il existe des dépendances supplémentaires que vous pourriez vouloir installer. + +Dépendances optionnelles supplémentaires pour Pydantic : + +* pydantic-settings - pour la gestion des paramètres. +* pydantic-extra-types - pour des types supplémentaires à utiliser avec Pydantic. + +Dépendances optionnelles supplémentaires pour FastAPI : + +* orjson - Obligatoire si vous souhaitez utiliser `ORJSONResponse`. * ujson - Obligatoire si vous souhaitez utiliser `UJSONResponse`. -Vous pouvez tout installer avec `pip install fastapi[all]`. - -## Licence +## Licence { #license } Ce projet est soumis aux termes de la licence MIT. diff --git a/docs/fr/docs/learn/index.md b/docs/fr/docs/learn/index.md index 46fc095dc..552687703 100644 --- a/docs/fr/docs/learn/index.md +++ b/docs/fr/docs/learn/index.md @@ -1,5 +1,5 @@ -# Apprendre +# Apprendre { #learn } Voici les sections introductives et les tutoriels pour apprendre **FastAPI**. -Vous pouvez considérer ceci comme un **manuel**, un **cours**, la **méthode officielle** et recommandée pour appréhender FastAPI. 😎 +Vous pouvez considérer ceci comme un **livre**, un **cours**, la **méthode officielle** et recommandée pour apprendre FastAPI. 😎 diff --git a/docs/fr/docs/project-generation.md b/docs/fr/docs/project-generation.md index 4c04dc167..f062ffecf 100644 --- a/docs/fr/docs/project-generation.md +++ b/docs/fr/docs/project-generation.md @@ -1,84 +1,28 @@ -# Génération de projets - Modèle +# Modèle Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template } -Vous pouvez utiliser un générateur de projet pour commencer, qui réalisera pour vous la mise en place de bases côté architecture globale, sécurité, base de données et premières routes d'API. +Les modèles, bien qu'ils soient généralement livrés avec une configuration spécifique, sont conçus pour être flexibles et personnalisables. Cela vous permet de les modifier et de les adapter aux exigences de votre projet, ce qui en fait un excellent point de départ. 🏁 -Un générateur de projet fera toujours une mise en place très subjective que vous devriez modifier et adapter suivant vos besoins, mais cela reste un bon point de départ pour vos projets. +Vous pouvez utiliser ce modèle pour démarrer, car il inclut une grande partie de la configuration initiale, la sécurité, la base de données et quelques endpoints d'API déjà prêts pour vous. -## Full Stack FastAPI PostgreSQL +Dépôt GitHub : Modèle Full Stack FastAPI -GitHub : https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql +## Modèle Full Stack FastAPI - Pile technologique et fonctionnalités { #full-stack-fastapi-template-technology-stack-and-features } -### Full Stack FastAPI PostgreSQL - Fonctionnalités - -* Intégration **Docker** complète (basée sur Docker). -* Déploiement Docker en mode Swarm -* Intégration **Docker Compose** et optimisation pour développement local. -* Serveur web Python **prêt au déploiement** utilisant Uvicorn et Gunicorn. -* Backend Python **FastAPI** : - * **Rapide** : Très hautes performances, comparables à **NodeJS** ou **Go** (grâce à Starlette et Pydantic). - * **Intuitif** : Excellent support des éditeurs. Complétion partout. Moins de temps passé à déboguer. - * **Facile** : Fait pour être facile à utiliser et apprendre. Moins de temps passé à lire de la documentation. - * **Concis** : Minimise la duplication de code. Plusieurs fonctionnalités à chaque déclaration de paramètre. - * **Robuste** : Obtenez du code prêt pour être utilisé en production. Avec de la documentation automatique interactive. - * **Basé sur des normes** : Basé sur (et totalement compatible avec) les normes ouvertes pour les APIs : OpenAPI et JSON Schema. - * **Et bien d'autres fonctionnalités** comme la validation automatique, la sérialisation, l'authentification avec OAuth2 JWT tokens, etc. -* Hashage de **mots de passe sécurisé** par défaut. -* Authentification par **jetons JWT**. -* Modèles **SQLAlchemy** (indépendants des extensions Flask, afin qu'ils puissent être utilisés directement avec des *workers* Celery). -* Modèle de démarrages basiques pour les utilisateurs (à modifier et supprimer au besoin). -* Migrations **Alembic**. -* **CORS** (partage des ressources entre origines multiples, ou *Cross Origin Resource Sharing*). -* *Worker* **Celery** pouvant importer et utiliser les modèles et le code du reste du backend. -* Tests du backend REST basés sur **Pytest**, intégrés dans Docker, pour que vous puissiez tester toutes les interactions de l'API indépendamment de la base de données. Étant exécutés dans Docker, les tests peuvent utiliser un nouvel entrepôt de données créé de zéro à chaque fois (vous pouvez donc utiliser ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, etc. et juste tester que l'API fonctionne). -* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter. -* Frontend **Vue** : - * Généré avec Vue CLI. - * Gestion de l'**Authentification JWT**. - * Page de connexion. - * Après la connexion, page de tableau de bord principal. - * Tableau de bord principal avec création et modification d'utilisateurs. - * Modification de ses propres caractéristiques utilisateur. - * **Vuex**. - * **Vue-router**. - * **Vuetify** pour de magnifiques composants *material design*. - * **TypeScript**. - * Serveur Docker basé sur **Nginx** (configuré pour être facilement manipulé avec Vue-router). - * Utilisation de *Docker multi-stage building*, pour ne pas avoir besoin de sauvegarder ou *commit* du code compilé. - * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés). - * Fait aussi modulable que possible, pour pouvoir fonctionner comme tel, tout en pouvant être utilisé qu'en partie grâce à Vue CLI. -* **PGAdmin** pour les bases de données PostgreSQL, facilement modifiable pour utiliser PHPMYAdmin ou MySQL. -* **Flower** pour la surveillance de tâches Celery. -* Équilibrage de charge entre le frontend et le backend avec **Traefik**, afin de pouvoir avoir les deux sur le même domaine, séparés par chemins, mais servis par différents conteneurs. -* Intégration Traefik, comprenant la génération automatique de certificat **HTTPS** Let's Encrypt. -* GitLab **CI** (intégration continue), comprenant des tests pour le frontend et le backend. - -## Full Stack FastAPI Couchbase - -GitHub : https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase - -⚠️ **ATTENTION** ⚠️ - -Si vous démarrez un nouveau projet de zéro, allez voir les alternatives au début de cette page. - -Par exemple, le générateur de projet Full Stack FastAPI PostgreSQL peut être une meilleure alternative, étant activement maintenu et utilisé et comprenant toutes les nouvelles fonctionnalités et améliorations. - -Vous êtes toujours libre d'utiliser le générateur basé sur Couchbase si vous le voulez, cela devrait probablement fonctionner correctement, et si vous avez déjà un projet généré en utilisant ce dernier, cela devrait fonctionner aussi (et vous l'avez déjà probablement mis à jour suivant vos besoins). - -Vous pouvez en apprendre plus dans la documentation du dépôt GithHub. - -## Full Stack FastAPI MongoDB - -...viendra surement plus tard, suivant le temps que j'ai. 😅 🎉 - -## Modèles d'apprentissage automatique avec spaCy et FastAPI - -GitHub : https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi - -## Modèles d'apprentissage automatique avec spaCy et FastAPI - Fonctionnalités - -* Intégration d'un modèle NER **spaCy**. -* Formatage de requête pour **Azure Cognitive Search**. -* Serveur Python web **prêt à utiliser en production** utilisant Uvicorn et Gunicorn. -* Déploiement CI/CD Kubernetes pour **Azure DevOps** (AKS). -* **Multilangues**. Choisissez facilement l'une des langues intégrées à spaCy durant la mise en place du projet. -* **Facilement généralisable** à d'autres bibliothèques similaires (Pytorch, Tensorflow), et non juste spaCy. +- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/fr) pour l'API backend Python. + - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) pour les interactions avec la base de données SQL en Python (ORM). + - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilisé par FastAPI, pour la validation des données et la gestion des paramètres. + - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) comme base de données SQL. +- 🚀 [React](https://react.dev) pour le frontend. + - 💃 Utilisation de TypeScript, des hooks, de Vite et d'autres éléments d'un stack frontend moderne. + - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) et [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) pour les composants frontend. + - 🤖 Un client frontend généré automatiquement. + - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) pour les tests de bout en bout. + - 🦇 Prise en charge du mode sombre. +- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) pour le développement et la production. +- 🔒 Hachage sécurisé des mots de passe par défaut. +- 🔑 Authentification JWT (JSON Web Token). +- 📫 Récupération de mot de passe par e-mail. +- ✅ Tests avec [Pytest](https://pytest.org). +- 📞 [Traefik](https://traefik.io) comme proxy inverse / répartiteur de charge. +- 🚢 Instructions de déploiement avec Docker Compose, y compris la configuration d'un proxy Traefik frontal pour gérer les certificats HTTPS automatiques. +- 🏭 CI (intégration continue) et CD (déploiement continu) basés sur GitHub Actions. diff --git a/docs/fr/docs/python-types.md b/docs/fr/docs/python-types.md index 99ca90827..f393b0f5c 100644 --- a/docs/fr/docs/python-types.md +++ b/docs/fr/docs/python-types.md @@ -1,70 +1,68 @@ -# Introduction aux Types Python +# Introduction aux types Python { #python-types-intro } -Python supporte des annotations de type (ou *type hints*) optionnelles. +Python prend en charge des « type hints » (aussi appelées « annotations de type ») facultatives. -Ces annotations de type constituent une syntaxe spéciale qui permet de déclarer le type d'une variable. +Ces « type hints » ou annotations sont une syntaxe spéciale qui permet de déclarer le type d'une variable. -En déclarant les types de vos variables, cela permet aux différents outils comme les éditeurs de texte d'offrir un meilleur support. +En déclarant les types de vos variables, les éditeurs et outils peuvent vous offrir un meilleur support. -Ce chapitre n'est qu'un **tutoriel rapide / rappel** sur les annotations de type Python. -Seulement le minimum nécessaire pour les utiliser avec **FastAPI** sera couvert... ce qui est en réalité très peu. +Ceci est un **tutoriel rapide / rappel** à propos des annotations de type Python. Il couvre uniquement le minimum nécessaire pour les utiliser avec **FastAPI** ... ce qui est en réalité très peu. -**FastAPI** est totalement basé sur ces annotations de type, qui lui donnent de nombreux avantages. +**FastAPI** est totalement basé sur ces annotations de type, elles lui donnent de nombreux avantages et bénéfices. -Mais même si vous n'utilisez pas ou n'utiliserez jamais **FastAPI**, vous pourriez bénéficier d'apprendre quelques choses sur ces dernières. +Mais même si vous n'utilisez jamais **FastAPI**, vous auriez intérêt à en apprendre un peu à leur sujet. -/// note +/// note | Remarque -Si vous êtes un expert Python, et que vous savez déjà **tout** sur les annotations de type, passez au chapitre suivant. +Si vous êtes un expert Python, et que vous savez déjà tout sur les annotations de type, passez au chapitre suivant. /// -## Motivations +## Motivation { #motivation } -Prenons un exemple simple : +Commençons par un exemple simple : -{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py*} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py *} -Exécuter ce programe affiche : +Exécuter ce programme affiche : ``` John Doe ``` -La fonction : +La fonction fait ce qui suit : * Prend un `first_name` et un `last_name`. -* Convertit la première lettre de chaque paramètre en majuscules grâce à `title()`. -* Concatène les résultats avec un espace entre les deux. +* Convertit la première lettre de chacun en majuscule avec `title()`. +* Concatène ces deux valeurs avec un espace au milieu. -{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py hl[2] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *} -### Limitations +### Modifier le code { #edit-it } C'est un programme très simple. Mais maintenant imaginez que vous l'écriviez de zéro. -À un certain point vous auriez commencé la définition de la fonction, vous aviez les paramètres prêts. +À un certain moment, vous auriez commencé la définition de la fonction, vous aviez les paramètres prêts ... -Mais vous aviez besoin de "cette méthode qui convertit la première lettre en majuscule". +Mais ensuite vous devez appeler « cette méthode qui convertit la première lettre en majuscule ». -Était-ce `upper` ? `uppercase` ? `first_uppercase` ? `capitalize` ? +Était-ce `upper` ? Était-ce `uppercase` ? `first_uppercase` ? `capitalize` ? -Vous essayez donc d'utiliser le vieil ami du programmeur, l'auto-complétion de l'éditeur. +Vous essayez alors avec l'ami de toujours des programmeurs, l'autocomplétion de l'éditeur. -Vous écrivez le premier paramètre, `first_name`, puis un point (`.`) et appuyez sur `Ctrl+Espace` pour déclencher l'auto-complétion. +Vous tapez le premier paramètre de la fonction, `first_name`, puis un point (`.`) et appuyez sur `Ctrl+Espace` pour déclencher l'autocomplétion. -Mais malheureusement, rien d'utile n'en résulte : +Mais, malheureusement, vous n'obtenez rien d'utile : -### Ajouter des types +### Ajouter des types { #add-types } Modifions une seule ligne de la version précédente. -Nous allons changer seulement cet extrait, les paramètres de la fonction, de : - +Nous allons changer exactement ce fragment, les paramètres de la fonction, de : ```Python first_name, last_name @@ -78,222 +76,389 @@ Nous allons changer seulement cet extrait, les paramètres de la fonction, de : C'est tout. -Ce sont des annotations de types : +Ce sont les « annotations de type » : -{*../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py39.py hl[1] *} -À ne pas confondre avec la déclaration de valeurs par défaut comme ici : +Ce n'est pas la même chose que de déclarer des valeurs par défaut, ce qui serait : ```Python first_name="john", last_name="doe" ``` -C'est une chose différente. +C'est différent. -On utilise un deux-points (`:`), et pas un égal (`=`). +Nous utilisons des deux-points (`:`), pas des signes égal (`=`). -Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là. +Et ajouter des annotations de type ne change normalement pas ce qui se passe par rapport à ce qui se passerait sans elles. -Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois. +Mais maintenant, imaginez que vous êtes à nouveau en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type. -Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez : +Au même moment, vous essayez de déclencher l'autocomplétion avec `Ctrl+Espace` et vous voyez : -Vous pouvez donc dérouler les options jusqu'à trouver la méthode à laquelle vous pensiez. +Avec cela, vous pouvez faire défiler en voyant les options, jusqu'à trouver celle qui « vous dit quelque chose » : -## Plus de motivations +## Plus de motivation { #more-motivation } -Cette fonction possède déjà des annotations de type : +Regardez cette fonction, elle a déjà des annotations de type : -{*../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py39.py hl[1] *} -Comme l'éditeur connaît le type des variables, vous n'avez pas seulement l'auto-complétion, mais aussi de la détection d'erreurs : +Comme l'éditeur connaît les types des variables, vous n'obtenez pas seulement l'autocomplétion, vous obtenez aussi des vérifications d'erreurs : -Maintenant que vous avez connaissance du problème, convertissez `age` en chaîne de caractères grâce à `str(age)` : +Vous savez maintenant qu'il faut corriger, convertir `age` en chaîne avec `str(age)` : -{*../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py39.py hl[2] *} -## Déclarer des types +## Déclarer des types { #declaring-types } -Vous venez de voir là où les types sont généralement déclarés : dans les paramètres de fonctions. +Vous venez de voir l'endroit principal pour déclarer des annotations de type : dans les paramètres des fonctions. -C'est aussi ici que vous les utiliseriez avec **FastAPI**. +C'est aussi l'endroit principal où vous les utiliserez avec **FastAPI**. -### Types simples +### Types simples { #simple-types } -Vous pouvez déclarer tous les types de Python, pas seulement `str`. +Vous pouvez déclarer tous les types standards de Python, pas seulement `str`. -Comme par exemple : +Vous pouvez utiliser, par exemple : * `int` * `float` * `bool` * `bytes` -{*../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *} -### Types génériques avec des paramètres de types +### Types génériques avec paramètres de type { #generic-types-with-type-parameters } -Il existe certaines structures de données qui contiennent d'autres valeurs, comme `dict`, `list`, `set` et `tuple`. Et les valeurs internes peuvent elles aussi avoir leurs propres types. +Il existe certaines structures de données qui peuvent contenir d'autres valeurs, comme `dict`, `list`, `set` et `tuple`. Et les valeurs internes peuvent aussi avoir leur propre type. -Pour déclarer ces types et les types internes, on utilise le module standard de Python `typing`. +Ces types qui ont des types internes sont appelés types « génériques ». Et il est possible de les déclarer, même avec leurs types internes. -Il existe spécialement pour supporter ces annotations de types. +Pour déclarer ces types et les types internes, vous pouvez utiliser le module standard Python `typing`. Il existe spécifiquement pour prendre en charge ces annotations de type. -#### `List` +#### Versions plus récentes de Python { #newer-versions-of-python } -Par exemple, définissons une variable comme `list` de `str`. +La syntaxe utilisant `typing` est compatible avec toutes les versions, de Python 3.6 aux plus récentes, y compris Python 3.9, Python 3.10, etc. -Importez `List` (avec un `L` majuscule) depuis `typing`. +Au fur et à mesure que Python évolue, les versions plus récentes apportent un meilleur support pour ces annotations de type et dans de nombreux cas vous n'aurez même pas besoin d'importer et d'utiliser le module `typing` pour les déclarer. -{*../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[1] *} +Si vous pouvez choisir une version plus récente de Python pour votre projet, vous pourrez profiter de cette simplicité supplémentaire. -Déclarez la variable, en utilisant la syntaxe des deux-points (`:`). +Dans toute la documentation, il y a des exemples compatibles avec chaque version de Python (lorsqu'il y a une différence). -Et comme type, mettez `List`. +Par exemple « Python 3.6+ » signifie que c'est compatible avec Python 3.6 ou supérieur (y compris 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, etc.). Et « Python 3.9+ » signifie que c'est compatible avec Python 3.9 ou supérieur (y compris 3.10, etc). -Les listes étant un type contenant des types internes, mettez ces derniers entre crochets (`[`, `]`) : +Si vous pouvez utiliser les dernières versions de Python, utilisez les exemples pour la dernière version, ils auront la meilleure et la plus simple syntaxe, par exemple, « Python 3.10+ ». -{*../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[4] *} +#### Liste { #list } -/// tip | Astuce +Par exemple, définissons une variable comme une `list` de `str`. -Ces types internes entre crochets sont appelés des "paramètres de type". +Déclarez la variable, en utilisant la même syntaxe avec deux-points (`:`). -Ici, `str` est un paramètre de type passé à `List`. +Comme type, mettez `list`. + +Comme la liste est un type qui contient des types internes, mettez-les entre crochets : + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *} + +/// info + +Ces types internes entre crochets sont appelés « paramètres de type ». + +Dans ce cas, `str` est le paramètre de type passé à `list`. /// -Ce qui signifie : "la variable `items` est une `list`, et chacun de ses éléments a pour type `str`. +Cela signifie : « la variable `items` est une `list`, et chacun des éléments de cette liste est un `str` ». -En faisant cela, votre éditeur pourra vous aider, même pendant que vous traitez des éléments de la liste. +En faisant cela, votre éditeur peut vous fournir de l'aide même pendant le traitement des éléments de la liste : Sans types, c'est presque impossible à réaliser. -Vous remarquerez que la variable `item` n'est qu'un des éléments de la list `items`. +Remarquez que la variable `item` est l'un des éléments de la liste `items`. -Et pourtant, l'éditeur sait qu'elle est de type `str` et pourra donc vous aider à l'utiliser. +Et pourtant, l'éditeur sait que c'est un `str` et fournit le support approprié. -#### `Tuple` et `Set` +#### Tuple et Set { #tuple-and-set } -C'est le même fonctionnement pour déclarer un `tuple` ou un `set` : +Vous feriez la même chose pour déclarer des `tuple` et des `set` : -{*../../docs_src/python_types/tutorial007.py hl[1,4] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py hl[1] *} -Dans cet exemple : +Cela signifie : -* La variable `items_t` est un `tuple` avec 3 éléments, un `int`, un deuxième `int`, et un `str`. +* La variable `items_t` est un `tuple` avec 3 éléments, un `int`, un autre `int`, et un `str`. * La variable `items_s` est un `set`, et chacun de ses éléments est de type `bytes`. -#### `Dict` +#### Dict { #dict } -Pour définir un `dict`, il faut lui passer 2 paramètres, séparés par une virgule (`,`). +Pour définir un `dict`, vous passez 2 paramètres de type, séparés par des virgules. -Le premier paramètre de type est pour les clés et le second pour les valeurs du dictionnaire (`dict`). +Le premier paramètre de type est pour les clés du `dict`. -{*../../docs_src/python_types/tutorial008.py hl[1,4] *} +Le second paramètre de type est pour les valeurs du `dict` : -Dans cet exemple : +{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *} -* La variable `prices` est de type `dict` : - * Les clés de ce dictionnaire sont de type `str`. - * Les valeurs de ce dictionnaire sont de type `float`. +Cela signifie : -#### `Optional` +* La variable `prices` est un `dict` : + * Les clés de ce `dict` sont de type `str` (disons, le nom de chaque article). + * Les valeurs de ce `dict` sont de type `float` (disons, le prix de chaque article). -Vous pouvez aussi utiliser `Optional` pour déclarer qu'une variable a un type, comme `str` mais qu'il est "optionnel" signifiant qu'il pourrait aussi être `None`. +#### Union { #union } -{*../../docs_src/python_types/tutorial009.py hl[1,4] *} +Vous pouvez déclarer qu'une variable peut être de plusieurs types, par exemple, un `int` ou un `str`. -Utiliser `Optional[str]` plutôt que `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter les erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours de type `str`, alors qu'elle pourrait aussi être `None`. +Dans Python 3.6 et supérieur (y compris Python 3.10), vous pouvez utiliser le type `Union` de `typing` et mettre entre crochets les types possibles à accepter. -#### Types génériques +Dans Python 3.10, il existe aussi une nouvelle syntaxe où vous pouvez mettre les types possibles séparés par une barre verticale (`|`). -Les types qui peuvent contenir des paramètres de types entre crochets, comme : +//// tab | Python 3.10+ -* `List` -* `Tuple` -* `Set` -* `Dict` +```Python hl_lines="1" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python hl_lines="1 4" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py39.py!} +``` + +//// + +Dans les deux cas, cela signifie que `item` peut être un `int` ou un `str`. + +#### Possiblement `None` { #possibly-none } + +Vous pouvez déclarer qu'une valeur peut avoir un type, comme `str`, mais qu'elle peut aussi être `None`. + +Dans Python 3.6 et supérieur (y compris Python 3.10), vous pouvez le déclarer en important et en utilisant `Optional` depuis le module `typing`. + +```Python hl_lines="1 4" +{!../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!} +``` + +Utiliser `Optional[str]` au lieu de simplement `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter des erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours un `str`, alors qu'elle pourrait en fait aussi être `None`. + +`Optional[Something]` est en réalité un raccourci pour `Union[Something, None]`, ils sont équivalents. + +Cela signifie aussi que dans Python 3.10, vous pouvez utiliser `Something | None` : + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python hl_lines="1" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python hl_lines="1 4" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ alternative + +```Python hl_lines="1 4" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009b_py39.py!} +``` + +//// + +#### Utiliser `Union` ou `Optional` { #using-union-or-optional } + +Si vous utilisez une version de Python inférieure à 3.10, voici un conseil de mon point de vue très **subjectif** : + +* 🚨 Évitez d'utiliser `Optional[SomeType]` +* À la place ✨ **utilisez `Union[SomeType, None]`** ✨. + +Les deux sont équivalents et sous le capot ce sont les mêmes, mais je recommanderais `Union` plutôt que `Optional` parce que le mot « facultatif » semble impliquer que la valeur est optionnelle, alors que cela signifie en fait « elle peut être `None` », même si elle n'est pas facultative et est toujours requise. + +Je pense que `Union[SomeType, None]` est plus explicite sur ce que cela signifie. + +Il ne s'agit que des mots et des noms. Mais ces mots peuvent influencer la manière dont vous et vos coéquipiers pensez au code. + +Par exemple, prenons cette fonction : + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py39.py hl[1,4] *} + +Le paramètre `name` est défini comme `Optional[str]`, mais il n'est pas facultatif, vous ne pouvez pas appeler la fonction sans le paramètre : + +```Python +say_hi() # Oh non, cela lève une erreur ! 😱 +``` + +Le paramètre `name` est toujours requis (pas « optionnel ») parce qu'il n'a pas de valeur par défaut. Néanmoins, `name` accepte `None` comme valeur : + +```Python +say_hi(name=None) # Cela fonctionne, None est valide 🎉 +``` + +La bonne nouvelle est que, dès que vous êtes sur Python 3.10, vous n'avez plus à vous en soucier, car vous pourrez simplement utiliser `|` pour définir des unions de types : + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py hl[1,4] *} + +Et alors vous n'aurez plus à vous soucier de noms comme `Optional` et `Union`. 😎 + +#### Types génériques { #generic-types } + +Ces types qui prennent des paramètres de type entre crochets sont appelés des **types génériques** ou **Generics**, par exemple : + +//// tab | Python 3.10+ + +Vous pouvez utiliser les mêmes types intégrés comme génériques (avec des crochets et des types à l'intérieur) : + +* `list` +* `tuple` +* `set` +* `dict` + +Et, comme avec les versions précédentes de Python, depuis le module `typing` : + +* `Union` * `Optional` -* ...et d'autres. +* ... et d'autres. -sont appelés des **types génériques** ou **Generics**. +Dans Python 3.10, comme alternative à l'utilisation des génériques `Union` et `Optional`, vous pouvez utiliser la barre verticale (`|`) pour déclarer des unions de types, c'est bien mieux et plus simple. -### Classes en tant que types +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +Vous pouvez utiliser les mêmes types intégrés comme génériques (avec des crochets et des types à l'intérieur) : + +* `list` +* `tuple` +* `set` +* `dict` + +Et des génériques depuis le module `typing` : + +* `Union` +* `Optional` +* ... et d'autres. + +//// + +### Classes en tant que types { #classes-as-types } Vous pouvez aussi déclarer une classe comme type d'une variable. -Disons que vous avez une classe `Person`, avec une variable `name` : - -{*../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1:3] *} +Disons que vous avez une classe `Person`, avec un nom : +{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *} Vous pouvez ensuite déclarer une variable de type `Person` : -{*../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[6] *} -Et vous aurez accès, encore une fois, au support complet offert par l'éditeur : +Et là encore, vous obtenez tout le support de l'éditeur : -## Les modèles Pydantic +Remarquez que cela signifie « `one_person` est une instance de la classe `Person` ». + +Cela ne signifie pas « `one_person` est la classe appelée `Person` ». + +## Modèles Pydantic { #pydantic-models } Pydantic est une bibliothèque Python pour effectuer de la validation de données. -Vous déclarez la forme de la donnée avec des classes et des attributs. +Vous déclarez la « forme » de la donnée sous forme de classes avec des attributs. -Chaque attribut possède un type. +Et chaque attribut a un type. -Puis vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et **Pydantic** validera les valeurs, les convertira dans le type adéquat (si c'est nécessaire et possible) et vous donnera un objet avec toute la donnée. +Ensuite, vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et elle validera les valeurs, les convertira dans le type approprié (le cas échéant) et vous donnera un objet avec toutes les données. -Ainsi, votre éditeur vous offrira un support adapté pour l'objet résultant. +Et vous obtenez tout le support de l'éditeur avec cet objet résultant. -Extrait de la documentation officielle de **Pydantic** : +Un exemple tiré de la documentation officielle de Pydantic : -{*../../docs_src/python_types/tutorial011.py*} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *} /// info -Pour en savoir plus à propos de Pydantic, allez jeter un coup d'oeil à sa documentation. +Pour en savoir plus à propos de Pydantic, consultez sa documentation. /// -**FastAPI** est basé entièrement sur **Pydantic**. +**FastAPI** est entièrement basé sur Pydantic. -Vous verrez bien plus d'exemples de son utilisation dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}. +Vous verrez beaucoup plus de tout cela en pratique dans le [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}. -## Les annotations de type dans **FastAPI** +/// tip | Astuce -**FastAPI** utilise ces annotations pour faire différentes choses. +Pydantic a un comportement spécial lorsque vous utilisez `Optional` ou `Union[Something, None]` sans valeur par défaut, vous pouvez en lire davantage dans la documentation de Pydantic à propos des champs Optionals requis. -Avec **FastAPI**, vous déclarez des paramètres grâce aux annotations de types et vous obtenez : +/// -* **du support de l'éditeur** -* **de la vérification de types** +## Annotations de type avec métadonnées { #type-hints-with-metadata-annotations } -...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour : +Python dispose également d'une fonctionnalité qui permet de mettre des **métadonnées supplémentaires** dans ces annotations de type en utilisant `Annotated`. -* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc. -* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis. -* **Valider des données** : venant de chaque requête : - * Générant automatiquement des **erreurs** renvoyées au client quand la donnée est invalide. +Depuis Python 3.9, `Annotated` fait partie de la bibliothèque standard, vous pouvez donc l'importer depuis `typing`. + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py39.py hl[1,4] *} + +Python lui-même ne fait rien avec ce `Annotated`. Et pour les éditeurs et autres outils, le type est toujours `str`. + +Mais vous pouvez utiliser cet espace dans `Annotated` pour fournir à **FastAPI** des métadonnées supplémentaires sur la façon dont vous voulez que votre application se comporte. + +L'important à retenir est que le premier paramètre de type que vous passez à `Annotated` est le type réel. Le reste n'est que des métadonnées pour d'autres outils. + +Pour l'instant, vous avez juste besoin de savoir que `Annotated` existe, et que c'est du Python standard. 😎 + +Plus tard, vous verrez à quel point cela peut être puissant. + +/// tip | Astuce + +Le fait que ce soit du Python standard signifie que vous bénéficierez toujours de la meilleure expérience développeur possible dans votre éditeur, avec les outils que vous utilisez pour analyser et refactoriser votre code, etc. ✨ + +Et aussi que votre code sera très compatible avec de nombreux autres outils et bibliothèques Python. 🚀 + +/// + +## Annotations de type dans **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi } + +**FastAPI** tire parti de ces annotations de type pour faire plusieurs choses. + +Avec **FastAPI**, vous déclarez des paramètres avec des annotations de type et vous obtenez : + +* **Du support de l'éditeur**. +* **Des vérifications de types**. + +... et **FastAPI** utilise les mêmes déclarations pour : + +* **Définir des prérequis** : à partir des paramètres de chemin de la requête, des paramètres de requête, des en-têtes, des corps, des dépendances, etc. +* **Convertir des données** : de la requête vers le type requis. +* **Valider des données** : provenant de chaque requête : + * En générant des **erreurs automatiques** renvoyées au client lorsque la donnée est invalide. * **Documenter** l'API avec OpenAPI : - * ce qui ensuite utilisé par les interfaces utilisateur automatiques de documentation interactive. + * ce qui est ensuite utilisé par les interfaces utilisateur de documentation interactive automatiques. -Tout cela peut paraître bien abstrait, mais ne vous inquiétez pas, vous verrez tout ça en pratique dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}. +Tout cela peut sembler abstrait. Ne vous inquiétez pas. Vous verrez tout cela en action dans le [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}. -Ce qu'il faut retenir c'est qu'en utilisant les types standard de Python, à un seul endroit (plutôt que d'ajouter plus de classes, de décorateurs, etc.), **FastAPI** fera une grande partie du travail pour vous. +L'important est qu'en utilisant les types standards de Python, en un seul endroit (au lieu d'ajouter plus de classes, de décorateurs, etc.), **FastAPI** fera une grande partie du travail pour vous. /// info -Si vous avez déjà lu le tutoriel et êtes revenus ici pour voir plus sur les types, une bonne ressource est la "cheat sheet" de `mypy`. +Si vous avez déjà parcouru tout le tutoriel et êtes revenu pour en voir plus sur les types, une bonne ressource est l'« aide-mémoire » de `mypy`. /// diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md b/docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md index 6efd16e07..ed7494669 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Tâches d'arrière-plan +# Tâches d'arrière-plan { #background-tasks } Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse. @@ -7,20 +7,19 @@ Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, Cela comprend, par exemple : * Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action : - * Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être «lent» (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan. + * Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être « lent » (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan. * Traiter des données : - * Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse «Accepted» (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan. + * Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse « Accepted » (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan. +## Utiliser `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks } -## Utiliser `BackgroundTasks` +Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin d'accès* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré. -Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré. - -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *} **FastAPI** créera l'objet de type `BackgroundTasks` pour vous et le passera comme paramètre. -## Créer une fonction de tâche +## Créer une fonction de tâche { #create-a-task-function } Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres. @@ -30,14 +29,13 @@ Dans cet exemple, la fonction de tâche écrira dans un fichier (afin de simuler L'opération d'écriture n'utilisant ni `async` ni `await`, on définit la fonction avec un `def` normal. -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *} -## Ajouter une tâche d'arrière-plan +## Ajouter une tâche d'arrière-plan { #add-the-background-task } -Dans votre *fonction de chemin*, passez votre fonction de tâche à l'objet de type `BackgroundTasks` (`background_tasks` ici) grâce à la méthode `.add_task()` : +Dans votre *fonction de chemin d'accès*, passez votre fonction de tâche à l'objet de type `BackgroundTasks` (`background_tasks` ici) grâce à la méthode `.add_task()` : - -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *} `.add_task()` reçoit comme arguments : @@ -45,40 +43,40 @@ Dans votre *fonction de chemin*, passez votre fonction de tâche à l'objet de t * Les arguments positionnels à passer à la fonction de tâche dans l'ordre (`email`). * Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`). -## Injection de dépendances +## Injection de dépendances { #dependency-injection } -Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin*, dans une dépendance, dans une sous-dépendance... +Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin d'accès*, dans une dépendance (dependable), dans une sous-dépendance, etc. -**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que tous les paramètres de type `BackgroundTasks` soient fusionnés et que les tâches soient exécutées en arrière-plan : +**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que toutes les tâches d'arrière-plan soient fusionnées et que les tâches soient ensuite exécutées en arrière-plan : -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *} Dans cet exemple, les messages seront écrits dans le fichier `log.txt` après que la réponse soit envoyée. -S'il y avait une `query` (paramètre nommé `q`) dans la requête, alors elle sera écrite dans `log.txt` via une tâche d'arrière-plan. +S'il y avait un paramètre de requête dans la requête, alors il sera écrit dans le journal via une tâche d'arrière-plan. -Et ensuite une autre tâche d'arrière-plan (générée dans les paramètres de la *la fonction de chemin*) écrira un message dans `log.txt` comprenant le paramètre de chemin `email`. +Et ensuite une autre tâche d'arrière-plan (générée dans la *fonction de chemin d'accès*) écrira un message comprenant le paramètre de chemin `email`. -## Détails techniques +## Détails techniques { #technical-details } La classe `BackgroundTasks` provient directement de `starlette.background`. Elle est importée/incluse directement dans **FastAPI** pour que vous puissiez l'importer depuis `fastapi` et éviter d'importer accidentellement `BackgroundTask` (sans `s` à la fin) depuis `starlette.background`. -En utilisant seulement `BackgroundTasks` (et non `BackgroundTask`), il est possible de l'utiliser en tant que paramètre de *fonction de chemin* et de laisser **FastAPI** gérer le reste pour vous, comme en utilisant l'objet `Request` directement. +En utilisant seulement `BackgroundTasks` (et non `BackgroundTask`), il est possible de l'utiliser en tant que paramètre de *fonction de chemin d'accès* et de laisser **FastAPI** gérer le reste pour vous, comme en utilisant l'objet `Request` directement. Il est tout de même possible d'utiliser `BackgroundTask` seul dans **FastAPI**, mais dans ce cas il faut créer l'objet dans le code et renvoyer une `Response` Starlette l'incluant. -Plus de détails sont disponibles dans la documentation officielle de Starlette sur les tâches d'arrière-plan (via leurs classes `BackgroundTasks`et `BackgroundTask`). +Plus de détails sont disponibles dans la documentation officielle de Starlette sur les tâches d'arrière-plan. -## Avertissement +## Avertissement { #caveat } Si vous avez besoin de réaliser des traitements lourds en tâche d'arrière-plan et que vous n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que Celery. -Ces outils nécessitent généralement des configurations plus complexes ainsi qu'un gestionnaire de queue de message, comme RabbitMQ ou Redis, mais ils permettent d'exécuter des tâches d'arrière-plan dans différents process, et potentiellement, sur plusieurs serveurs. +Ces outils nécessitent généralement des configurations plus complexes ainsi qu'un gestionnaire de queue de message, comme RabbitMQ ou Redis, mais ils permettent d'exécuter des tâches d'arrière-plan dans différents process, et surtout, sur plusieurs serveurs. Mais si vous avez besoin d'accéder aux variables et objets de la même application **FastAPI**, ou si vous avez besoin d'effectuer de petites tâches d'arrière-plan (comme envoyer des notifications par email), vous pouvez simplement vous contenter d'utiliser `BackgroundTasks`. -## Résumé +## Résumé { #recap } -Importez et utilisez `BackgroundTasks` grâce aux paramètres de *fonction de chemin* et les dépendances pour ajouter des tâches d'arrière-plan. +Importez et utilisez `BackgroundTasks` grâce aux paramètres de *fonction de chemin d'accès* et les dépendances pour ajouter des tâches d'arrière-plan. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/fr/docs/tutorial/body-multiple-params.md index 0541acc74..92ca2afc3 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -1,24 +1,24 @@ -# Body - Paramètres multiples +# Body - Paramètres multiples { #body-multiple-parameters } -Maintenant que nous avons vu comment manipuler `Path` et `Query`, voyons comment faire pour le corps d'une requête, communément désigné par le terme anglais "body". +Maintenant que nous avons vu comment utiliser `Path` et `Query`, voyons des usages plus avancés des déclarations de paramètres du corps de la requête. -## Mélanger les paramètres `Path`, `Query` et body +## Mélanger les paramètres `Path`, `Query` et du corps de la requête { #mix-path-query-and-body-parameters } -Tout d'abord, sachez que vous pouvez mélanger les déclarations des paramètres `Path`, `Query` et body, **FastAPI** saura quoi faire. +Tout d'abord, sachez que vous pouvez mélanger librement les déclarations des paramètres `Path`, `Query` et du corps de la requête, **FastAPI** saura quoi faire. -Vous pouvez également déclarer des paramètres body comme étant optionnels, en leur assignant une valeur par défaut à `None` : +Et vous pouvez également déclarer des paramètres du corps de la requête comme étant optionnels, en leur assignant une valeur par défaut à `None` : {* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *} -/// note +/// note | Remarque -Notez que, dans ce cas, le paramètre `item` provenant du `Body` est optionnel (sa valeur par défaut est `None`). +Notez que, dans ce cas, l'élément `item` récupéré depuis le corps de la requête est optionnel. Comme sa valeur par défaut est `None`. /// -## Paramètres multiples du body +## Paramètres multiples du corps de la requête { #multiple-body-parameters } -Dans l'exemple précédent, les opérations de routage attendaient un body JSON avec les attributs d'un `Item`, par exemple : +Dans l'exemple précédent, les chemins d'accès attendraient un corps de la requête JSON avec les attributs d'un `Item`, par exemple : ```JSON { @@ -29,13 +29,13 @@ Dans l'exemple précédent, les opérations de routage attendaient un body JSON } ``` -Mais vous pouvez également déclarer plusieurs paramètres provenant de body, par exemple `item` et `user` simultanément : +Mais vous pouvez également déclarer plusieurs paramètres provenant du corps de la requête, par exemple `item` et `user` : {* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *} -Dans ce cas, **FastAPI** détectera qu'il y a plus d'un paramètre dans le body (chacun correspondant à un modèle Pydantic). +Dans ce cas, **FastAPI** détectera qu'il y a plus d'un paramètre du corps de la requête dans la fonction (il y a deux paramètres qui sont des modèles Pydantic). -Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés, et s'attendra à recevoir quelque chose de semblable à : +Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés (noms de champs) dans le corps de la requête, et s'attendra à recevoir un corps de la requête semblable à : ```JSON { @@ -52,29 +52,29 @@ Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés, et s'attendra à recevo } ``` -/// note +/// note | Remarque -"Notez que, bien que nous ayons déclaré le paramètre `item` de la même manière que précédemment, il est maintenant associé à la clé `item` dans le corps de la requête."`. +Notez que, bien que `item` ait été déclaré de la même manière qu'auparavant, il est désormais attendu à l'intérieur du corps de la requête sous la clé `item`. /// -**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis. +**FastAPI** effectuera la conversion automatique depuis la requête, de sorte que le paramètre `item` reçoive son contenu spécifique, et de même pour `user`. -Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée). +Il effectuera la validation des données composées, et les documentera ainsi pour le schéma OpenAPI et la documentation automatique. -## Valeurs scalaires dans le body +## Valeurs singulières dans le corps de la requête { #singular-values-in-body } -De la même façon qu'il existe `Query` et `Path` pour définir des données supplémentaires pour les paramètres query et path, **FastAPI** fournit un équivalent `Body`. +De la même façon qu'il existe `Query` et `Path` pour définir des données supplémentaires pour les paramètres de requête et de chemin, **FastAPI** fournit un équivalent `Body`. -Par exemple, en étendant le modèle précédent, vous pouvez vouloir ajouter un paramètre `importance` dans le même body, en plus des paramètres `item` et `user`. +Par exemple, en étendant le modèle précédent, vous pourriez décider d'avoir une autre clé `importance` dans le même corps de la requête, en plus de `item` et `user`. -Si vous le déclarez tel quel, comme c'est une valeur [scalaire](https://docs.github.com/fr/graphql/reference/scalars), **FastAPI** supposera qu'il s'agit d'un paramètre de requête (`Query`). +Si vous le déclarez tel quel, comme c'est une valeur singulière, **FastAPI** supposera qu'il s'agit d'un paramètre de requête. -Mais vous pouvez indiquer à **FastAPI** de la traiter comme une variable de body en utilisant `Body` : +Mais vous pouvez indiquer à **FastAPI** de la traiter comme une autre clé du corps de la requête en utilisant `Body` : {* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *} -Dans ce cas, **FastAPI** s'attendra à un body semblable à : +Dans ce cas, **FastAPI** s'attendra à un corps de la requête semblable à : ```JSON { @@ -92,51 +92,51 @@ Dans ce cas, **FastAPI** s'attendra à un body semblable à : } ``` -Encore une fois, cela convertira les types de données, les validera, permettra de générer la documentation, etc... +Encore une fois, il convertira les types de données, validera, documentera, etc. -## Paramètres multiples body et query +## Paramètres multiples du corps de la requête et paramètres de requête { #multiple-body-params-and-query } -Bien entendu, vous pouvez déclarer autant de paramètres que vous le souhaitez, en plus des paramètres body déjà déclarés. +Bien entendu, vous pouvez également déclarer des paramètres de requête supplémentaires quand vous en avez besoin, en plus de tout paramètre du corps de la requête. -Par défaut, les valeurs [scalaires](https://docs.github.com/fr/graphql/reference/scalars) sont interprétées comme des paramètres query, donc inutile d'ajouter explicitement `Query`. Vous pouvez juste écrire : - -```Python -q: Union[str, None] = None -``` - -Ou bien, en Python 3.10 et supérieur : +Comme, par défaut, les valeurs singulières sont interprétées comme des paramètres de requête, vous n'avez pas besoin d'ajouter explicitement `Query`, vous pouvez simplement écrire : ```Python q: str | None = None ``` +Ou en Python 3.9 : + +```Python +q: Union[str, None] = None +``` + Par exemple : -{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[27] *} +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *} /// info -`Body` possède les mêmes paramètres de validation additionnels et de gestion des métadonnées que `Query` et `Path`, ainsi que d'autres que nous verrons plus tard. +`Body` possède également les mêmes paramètres supplémentaires de validation et de métadonnées que `Query`, `Path` et d'autres que vous verrez plus tard. /// -## Inclure un paramètre imbriqué dans le body +## Intégrer un seul paramètre du corps de la requête { #embed-a-single-body-parameter } -Disons que vous avez seulement un paramètre `item` dans le body, correspondant à un modèle Pydantic `Item`. +Supposons que vous n'ayez qu'un seul paramètre `item` dans le corps de la requête, provenant d'un modèle Pydantic `Item`. -Par défaut, **FastAPI** attendra sa déclaration directement dans le body. +Par défaut, **FastAPI** attendra alors son contenu directement. -Cependant, si vous souhaitez qu'il interprête correctement un JSON avec une clé `item` associée au contenu du modèle, comme cela serait le cas si vous déclariez des paramètres body additionnels, vous pouvez utiliser le paramètre spécial `embed` de `Body` : +Mais si vous voulez qu'il attende un JSON avec une clé `item` contenant le contenu du modèle, comme lorsqu'on déclare des paramètres supplémentaires du corps de la requête, vous pouvez utiliser le paramètre spécial `embed` de `Body` : ```Python item: Item = Body(embed=True) ``` -Voici un exemple complet : +comme dans : {* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *} -Dans ce cas **FastAPI** attendra un body semblable à : +Dans ce cas **FastAPI** s'attendra à un corps de la requête semblable à : ```JSON hl_lines="2" { @@ -160,12 +160,12 @@ au lieu de : } ``` -## Pour résumer +## Récapitulatif { #recap } -Vous pouvez ajouter plusieurs paramètres body dans votre fonction de routage, même si une requête ne peut avoir qu'un seul body. +Vous pouvez ajouter plusieurs paramètres du corps de la requête à votre fonction de chemin d'accès, même si une requête ne peut avoir qu'un seul corps de la requête. -Cependant, **FastAPI** se chargera de faire opérer sa magie, afin de toujours fournir à votre fonction des données correctes, les validera et documentera le schéma associé. +Mais **FastAPI** s'en chargera, vous fournira les bonnes données dans votre fonction, et validera et documentera le schéma correct dans le chemin d'accès. -Vous pouvez également déclarer des valeurs [scalaires](https://docs.github.com/fr/graphql/reference/scalars) à recevoir dans le body. +Vous pouvez également déclarer des valeurs singulières à recevoir dans le corps de la requête. -Et vous pouvez indiquer à **FastAPI** d'inclure le body dans une autre variable, même lorsqu'un seul paramètre est déclaré. +Et vous pouvez indiquer à **FastAPI** d'intégrer le corps de la requête sous une clé même lorsqu'un seul paramètre est déclaré. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/body.md b/docs/fr/docs/tutorial/body.md index 760b6d80a..ca115fabc 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/body.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/body.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# Corps de la requête +# Corps de la requête { #request-body } Quand vous avez besoin d'envoyer de la donnée depuis un client (comme un navigateur) vers votre API, vous l'envoyez en tant que **corps de requête**. Le corps d'une **requête** est de la donnée envoyée par le client à votre API. Le corps d'une **réponse** est la donnée envoyée par votre API au client. -Votre API aura presque toujours à envoyer un corps de **réponse**. Mais un client n'a pas toujours à envoyer un corps de **requête**. +Votre API aura presque toujours à envoyer un corps de **réponse**. Mais un client n'a pas toujours à envoyer un **corps de requête** : parfois il demande seulement un chemin, peut-être avec quelques paramètres de requête, mais n'envoie pas de corps. Pour déclarer un corps de **requête**, on utilise les modèles de Pydantic en profitant de tous leurs avantages et fonctionnalités. @@ -18,23 +18,23 @@ Ceci étant découragé, la documentation interactive générée par Swagger UI /// -## Importez le `BaseModel` de Pydantic +## Importer le `BaseModel` de Pydantic { #import-pydantics-basemodel } Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` : -{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *} -## Créez votre modèle de données +## Créer votre modèle de données { #create-your-data-model } Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`. Utilisez les types Python standard pour tous les attributs : -{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *} -Tout comme pour la déclaration de paramètres de requête, quand un attribut de modèle a une valeur par défaut, il n'est pas nécessaire. Sinon, cet attribut doit être renseigné dans le corps de la requête. Pour rendre ce champ optionnel simplement, utilisez `None` comme valeur par défaut. +Tout comme pour la déclaration de paramètres de requête, quand un attribut de modèle a une valeur par défaut, il n'est pas nécessaire. Sinon, cet attribut doit être renseigné dans le corps de la requête. Utilisez `None` pour le rendre simplement optionnel. -Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) tel que : +Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un JSON « `object` » (ou `dict` Python) tel que : ```JSON { @@ -45,7 +45,7 @@ Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) te } ``` -...`description` et `tax` étant des attributs optionnels (avec `None` comme valeur par défaut), cet "objet" JSON serait aussi valide : +... `description` et `tax` étant des attributs optionnels (avec `None` comme valeur par défaut), ce JSON « `object` » serait aussi valide : ```JSON { @@ -54,28 +54,28 @@ Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) te } ``` -## Déclarez-le comme paramètre +## Le déclarer comme paramètre { #declare-it-as-a-parameter } Pour l'ajouter à votre *opération de chemin*, déclarez-le comme vous déclareriez des paramètres de chemin ou de requête : -{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *} -...et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`. +... et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`. -## Résultats +## Résultats { #results } En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à : * Lire le contenu de la requête en tant que JSON. * Convertir les types correspondants (si nécessaire). * Valider la donnée. - * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte. + * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où et quelle était la donnée incorrecte. * Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`. - * Ce paramètre ayant été déclaré dans la fonction comme étant de type `Item`, vous aurez aussi tout le support offert par l'éditeur (auto-complétion, etc.) pour tous les attributs de ce paramètre et les types de ces attributs. -* Générer des définitions JSON Schema pour votre modèle, qui peuvent être utilisées où vous en avez besoin dans votre projet ensuite. -* Ces schémas participeront à la constitution du schéma généré OpenAPI, et seront donc utilisés par les documentations automatiquement générées. + * Ce paramètre ayant été déclaré dans la fonction comme étant de type `Item`, vous aurez aussi tout le support offert par l'éditeur (autocomplétion, etc.) pour tous les attributs de ce paramètre et les types de ces attributs. +* Générer des définitions JSON Schema pour votre modèle ; vous pouvez également les utiliser partout ailleurs si cela a du sens pour votre projet. +* Ces schémas participeront à la constitution du schéma généré OpenAPI, et seront utilisés par les documentations automatiques UIs. -## Documentation automatique +## Documentation automatique { #automatic-docs } Les schémas JSON de vos modèles seront intégrés au schéma OpenAPI global de votre application, et seront donc affichés dans la documentation interactive de l'API : @@ -85,63 +85,63 @@ Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation -## Support de l'éditeur +## Support de l'éditeur { #editor-support } -Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) : +Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de type et de l'autocomplétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez reçu un `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) : -Et vous obtenez aussi de la vérification d'erreur pour les opérations incorrectes de types : +Et vous obtenez aussi des vérifications d'erreurs pour les opérations de types incorrectes : Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif. -Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs. +Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour vous assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs. Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela. -Les captures d'écrans précédentes ont été prises sur Visual Studio Code. +Les captures d'écran précédentes ont été prises sur Visual Studio Code. -Mais vous auriez le même support de l'éditeur avec PyCharm et la majorité des autres éditeurs de code Python. +Mais vous auriez le même support de l'éditeur avec PyCharm et la majorité des autres éditeurs de code Python : /// tip | Astuce -Si vous utilisez PyCharm comme éditeur, vous pouvez utiliser le Plugin Pydantic PyCharm Plugin. +Si vous utilisez PyCharm comme éditeur, vous pouvez utiliser le plug-in Pydantic PyCharm Plugin. Ce qui améliore le support pour les modèles Pydantic avec : -* de l'auto-complétion +* de l'autocomplétion * des vérifications de type -* du "refactoring" (ou remaniement de code) +* du « refactoring » (ou remaniement de code) * de la recherche -* de l'inspection +* des inspections /// -## Utilisez le modèle +## Utiliser le modèle { #use-the-model } Dans la fonction, vous pouvez accéder à tous les attributs de l'objet du modèle directement : -{* ../../docs_src/body/tutorial002.py hl[21] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *} -## Corps de la requête + paramètres de chemin +## Corps de la requête + paramètres de chemin { #request-body-path-parameters } Vous pouvez déclarer des paramètres de chemin et un corps de requête pour la même *opération de chemin*. **FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**. -{* ../../docs_src/body/tutorial003.py hl[17:18] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *} -## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête +## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête { #request-body-path-query-parameters } Vous pouvez aussi déclarer un **corps**, et des paramètres de **chemin** et de **requête** dans la même *opération de chemin*. **FastAPI** saura reconnaître chacun d'entre eux et récupérer la bonne donnée au bon endroit. -{* ../../docs_src/body/tutorial004.py hl[18] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *} Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel : @@ -149,14 +149,16 @@ Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel : * Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**. * Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête. -/// note +/// note | Remarque -**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `=None`. +**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `= None`. -Le type `Optional` dans `Optional[str]` n'est pas utilisé par **FastAPI**, mais sera utile à votre éditeur pour améliorer le support offert par ce dernier et détecter plus facilement des erreurs de type. +L'annotation de type `str | None` (Python 3.10+) ou `Union` dans `Union[str, None]` (Python 3.9+) n'est pas utilisée par **FastAPI** pour déterminer que la valeur n'est pas requise, il le saura parce qu'elle a une valeur par défaut `= None`. + +Mais ajouter ces annotations de type permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter des erreurs. /// -## Sans Pydantic +## Sans Pydantic { #without-pydantic } -Si vous ne voulez pas utiliser des modèles Pydantic, vous pouvez aussi utiliser des paramètres de **Corps**. Pour cela, allez voir la partie de la documentation sur [Corps de la requête - Paramètres multiples](body-multiple-params.md){.internal-link target=_blank}. +Si vous ne voulez pas utiliser des modèles Pydantic, vous pouvez aussi utiliser des paramètres de **Body**. Pour cela, allez voir la documentation sur [Corps de la requête - Paramètres multiples : Valeurs singulières dans le corps](body-multiple-params.md#singular-values-in-body){.internal-link target=_blank}. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/debugging.md b/docs/fr/docs/tutorial/debugging.md index ab00fbdeb..a88fa2b23 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/debugging.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/debugging.md @@ -1,14 +1,14 @@ -# Débogage +# Débogage { #debugging } Vous pouvez connecter le débogueur dans votre éditeur, par exemple avec Visual Studio Code ou PyCharm. -## Faites appel à `uvicorn` +## Appeler `uvicorn` { #call-uvicorn } Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` : -{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *} +{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *} -### À propos de `__name__ == "__main__"` +### À propos de `__name__ == "__main__"` { #about-name-main } Le but principal de `__name__ == "__main__"` est d'avoir du code qui est exécuté lorsque votre fichier est appelé avec : @@ -26,7 +26,7 @@ mais qui n'est pas appelé lorsqu'un autre fichier l'importe, comme dans : from myapp import app ``` -#### Pour davantage de détails +#### Pour davantage de détails { #more-details } Imaginons que votre fichier s'appelle `myapp.py`. @@ -78,7 +78,7 @@ Pour plus d'informations, consultez débogueur +## Exécuter votre code avec votre débogueur { #run-your-code-with-your-debugger } Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le débogueur. @@ -86,10 +86,10 @@ Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous Par exemple, dans Visual Studio Code, vous pouvez : -- Cliquer sur l'onglet "Debug" de la barre d'activités de Visual Studio Code. -- "Add configuration...". -- Sélectionnez "Python". -- Lancez le débogueur avec l'option "`Python: Current File (Integrated Terminal)`". +- Allez dans le panneau « Debug ». +- « Add configuration... ». +- Sélectionnez « Python ». +- Lancez le débogueur avec l'option « Python: Current File (Integrated Terminal) ». Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc. @@ -101,8 +101,8 @@ Voici à quoi cela pourrait ressembler : Si vous utilisez Pycharm, vous pouvez : -- Ouvrir le menu "Run". -- Sélectionnez l'option "Debug...". +- Ouvrez le menu « Run ». +- Sélectionnez l'option « Debug... ». - Un menu contextuel s'affiche alors. - Sélectionnez le fichier à déboguer (dans ce cas, `main.py`). diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md b/docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md index 96ea56e62..b2693b3e5 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md @@ -1,107 +1,122 @@ -# Démarrage +# Démarrage { #first-steps } -Le fichier **FastAPI** le plus simple possible pourrait ressembler à cela : +Le fichier **FastAPI** le plus simple possible pourrait ressembler à ceci : -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py *} -Copiez ce code dans un fichier nommé `main.py`. +Copiez cela dans un fichier `main.py`. -Démarrez le serveur : +Démarrez le serveur en direct :
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. + FastAPI Starting development server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. ```
-/// note - -La commande `uvicorn main:app` fait référence à : - -* `main` : le fichier `main.py` (le module Python). -* `app` : l'objet créé dans `main.py` via la ligne `app = FastAPI()`. -* `--reload` : l'option disant à uvicorn de redémarrer le serveur à chaque changement du code. À ne pas utiliser en production ! - -/// - -Vous devriez voir dans la console, une ligne semblable à la suivante : +Dans la sortie, il y a une ligne semblable à : ```hl_lines="4" INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ``` -Cette ligne montre l'URL par laquelle l'app est actuellement accessible, sur votre machine locale. +Cette ligne montre l’URL où votre application est servie, sur votre machine locale. -### Allez voir le résultat +### Vérifiez { #check-it } -Ouvrez votre navigateur à l'adresse http://127.0.0.1:8000. +Ouvrez votre navigateur à l’adresse http://127.0.0.1:8000. -Vous obtiendrez cette réponse JSON : +Vous verrez la réponse JSON suivante : ```JSON {"message": "Hello World"} ``` -### Documentation interactive de l'API +### Documentation interactive de l’API { #interactive-api-docs } -Rendez-vous sur http://127.0.0.1:8000/docs. +Allez maintenant sur http://127.0.0.1:8000/docs. -Vous verrez la documentation interactive de l'API générée automatiquement (via Swagger UI) : +Vous verrez la documentation interactive de l’API générée automatiquement (fournie par Swagger UI) : ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) -### Documentation alternative +### Documentation alternative de l’API { #alternative-api-docs } -Ensuite, rendez-vous sur http://127.0.0.1:8000/redoc. +Et maintenant, allez sur http://127.0.0.1:8000/redoc. -Vous y verrez la documentation alternative (via ReDoc) : +Vous verrez la documentation automatique alternative (fournie par ReDoc) : ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -### OpenAPI +### OpenAPI { #openapi } -**FastAPI** génère un "schéma" contenant toute votre API dans le standard de définition d'API **OpenAPI**. +**FastAPI** génère un « schéma » contenant toute votre API en utilisant le standard **OpenAPI** pour définir des API. -#### "Schéma" +#### « Schéma » { #schema } -Un "schéma" est une définition ou une description de quelque chose. Pas le code qui l'implémente, uniquement une description abstraite. +Un « schéma » est une définition ou une description de quelque chose. Pas le code qui l’implémente, mais uniquement une description abstraite. -#### "Schéma" d'API +#### « Schéma » d’API { #api-schema } Ici, OpenAPI est une spécification qui dicte comment définir le schéma de votre API. -Le schéma inclut les chemins de votre API, les paramètres potentiels de chaque chemin, etc. +Cette définition de schéma inclut les chemins de votre API, les paramètres possibles qu’ils prennent, etc. -#### "Schéma" de données +#### « Schéma » de données { #data-schema } -Le terme "schéma" peut aussi faire référence à la forme de la donnée, comme un contenu JSON. +Le terme « schéma » peut également faire référence à la forme d’une donnée, comme un contenu JSON. -Dans ce cas, cela signifierait les attributs JSON, ainsi que les types de ces attributs, etc. +Dans ce cas, cela désignerait les attributs JSON, ainsi que leurs types, etc. -#### OpenAPI et JSON Schema +#### OpenAPI et JSON Schema { #openapi-and-json-schema } -**OpenAPI** définit un schéma d'API pour votre API. Il inclut des définitions (ou "schémas") de la donnée envoyée et reçue par votre API en utilisant **JSON Schema**, le standard des schémas de données JSON. +OpenAPI définit un schéma d’API pour votre API. Et ce schéma inclut des définitions (ou « schémas ») des données envoyées et reçues par votre API en utilisant **JSON Schema**, le standard pour les schémas de données JSON. -#### Allez voir `openapi.json` +#### Voir le `openapi.json` { #check-the-openapi-json } -Si vous êtes curieux d'à quoi ressemble le schéma brut **OpenAPI**, **FastAPI** génère automatiquement un (schéma) JSON avec les descriptions de toute votre API. +Si vous êtes curieux de voir à quoi ressemble le schéma OpenAPI brut, FastAPI génère automatiquement un JSON (schéma) avec les descriptions de toute votre API. -Vous pouvez le voir directement à cette adresse : http://127.0.0.1:8000/openapi.json. - -Le schéma devrait ressembler à ceci : +Vous pouvez le voir directement à l’adresse : http://127.0.0.1:8000/openapi.json. +Il affichera un JSON commençant par quelque chose comme : ```JSON { - "openapi": "3.0.2", + "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "FastAPI", "version": "0.1.0" @@ -120,79 +135,87 @@ Le schéma devrait ressembler à ceci : ... ``` -#### À quoi sert OpenAPI +#### À quoi sert OpenAPI { #what-is-openapi-for } -Le schéma **OpenAPI** est ce qui alimente les deux systèmes de documentation interactive. +Le schéma OpenAPI est ce qui alimente les deux systèmes de documentation interactive inclus. -Et il existe des dizaines d'alternatives, toutes basées sur **OpenAPI**. Vous pourriez facilement ajouter n'importe laquelle de ces alternatives à votre application **FastAPI**. +Et il existe des dizaines d’alternatives, toutes basées sur OpenAPI. Vous pourriez facilement ajouter n’importe laquelle de ces alternatives à votre application construite avec **FastAPI**. -Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT. +Vous pourriez également l’utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Par exemple, des applications frontend, mobiles ou IoT. -## Récapitulatif, étape par étape +### Déployer votre application (optionnel) { #deploy-your-app-optional } -### Étape 1 : import `FastAPI` +Vous pouvez, si vous le souhaitez, déployer votre application FastAPI sur FastAPI Cloud, allez rejoindre la liste d’attente si ce n’est pas déjà fait. 🚀 -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *} +Si vous avez déjà un compte **FastAPI Cloud** (nous vous avons invité depuis la liste d’attente 😉), vous pouvez déployer votre application avec une seule commande. -`FastAPI` est une classe Python qui fournit toutes les fonctionnalités nécessaires au lancement de votre API. +Avant de déployer, vous devez vous assurer que vous êtes connecté : + +
+ +```console +$ fastapi login + +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` + +
+ +Puis déployez votre application : + +
+ +```console +$ fastapi deploy + +Deploying to FastAPI Cloud... + +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +C’est tout ! Vous pouvez maintenant accéder à votre application à cette URL. ✨ + +## Récapitulatif, étape par étape { #recap-step-by-step } + +### Étape 1 : importer `FastAPI` { #step-1-import-fastapi } + +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[1] *} + +`FastAPI` est une classe Python qui fournit toutes les fonctionnalités nécessaires à votre API. /// note | Détails techniques -`FastAPI` est une classe héritant directement de `Starlette`. +`FastAPI` est une classe qui hérite directement de `Starlette`. -Vous pouvez donc aussi utiliser toutes les fonctionnalités de Starlette depuis `FastAPI`. +Vous pouvez donc aussi utiliser toutes les fonctionnalités de Starlette avec `FastAPI`. /// -### Étape 2 : créer une "instance" `FastAPI` +### Étape 2 : créer une « instance » `FastAPI` { #step-2-create-a-fastapi-instance } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[3] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[3] *} -Ici la variable `app` sera une "instance" de la classe `FastAPI`. +Ici, la variable `app` sera une « instance » de la classe `FastAPI`. -Ce sera le point principal d'interaction pour créer toute votre API. +Ce sera le point principal d’interaction pour créer toute votre API. -Cette `app` est la même que celle à laquelle fait référence `uvicorn` dans la commande : +### Étape 3 : créer un « chemin d’accès » { #step-3-create-a-path-operation } -
+#### Chemin { #path } -```console -$ uvicorn main:app --reload +« Chemin » fait ici référence à la dernière partie de l’URL à partir du premier `/`. -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -``` - -
- -Si vous créez votre app avec : - -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial002.py hl[3] *} - -Et la mettez dans un fichier `main.py`, alors vous appelleriez `uvicorn` avec : - -
- -```console -$ uvicorn main:my_awesome_api --reload - -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -``` - -
- -### Étape 3: créer une *opération de chemin* - -#### Chemin - -Chemin, ou "path" fait référence ici à la dernière partie de l'URL démarrant au premier `/`. - -Donc, dans un URL tel que : +Donc, dans une URL telle que : ``` https://example.com/items/foo ``` -...le "path" serait : +... le chemin serait : ``` /items/foo @@ -200,66 +223,67 @@ https://example.com/items/foo /// info -Un chemin, ou "path" est aussi souvent appelé route ou "endpoint". +Un « chemin » est aussi couramment appelé « endpoint » ou « route ». /// -#### Opération +Lors de la création d’une API, le « chemin » est la manière principale de séparer les « préoccupations » et les « ressources ». -"Opération" fait référence à une des "méthodes" HTTP. +#### Opération { #operation } -Une de : +« Opération » fait ici référence à l’une des « méthodes » HTTP. + +L’une de : * `POST` * `GET` * `PUT` * `DELETE` -...ou une des plus exotiques : +... et les plus exotiques : * `OPTIONS` * `HEAD` * `PATCH` * `TRACE` -Dans le protocol HTTP, vous pouvez communiquer avec chaque chemin en utilisant une (ou plus) de ces "méthodes". +Dans le protocole HTTP, vous pouvez communiquer avec chaque chemin en utilisant une (ou plusieurs) de ces « méthodes ». --- -En construisant des APIs, vous utilisez généralement ces méthodes HTTP spécifiques pour effectuer une action précise. +En construisant des APIs, vous utilisez normalement ces méthodes HTTP spécifiques pour effectuer une action précise. -Généralement vous utilisez : +En général, vous utilisez : -* `POST` : pour créer de la donnée. -* `GET` : pour lire de la donnée. -* `PUT` : pour mettre à jour de la donnée. -* `DELETE` : pour supprimer de la donnée. +* `POST` : pour créer des données. +* `GET` : pour lire des données. +* `PUT` : pour mettre à jour des données. +* `DELETE` : pour supprimer des données. -Donc, dans **OpenAPI**, chaque méthode HTTP est appelée une "opération". +Donc, dans OpenAPI, chacune des méthodes HTTP est appelée une « opération ». -Nous allons donc aussi appeler ces dernières des "**opérations**". +Nous allons donc aussi les appeler « opérations ». +#### Définir un « décorateur de chemin d’accès » { #define-a-path-operation-decorator } -#### Définir un *décorateur d'opération de chemin* +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[6] *} -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[6] *} - -Le `@app.get("/")` dit à **FastAPI** que la fonction en dessous est chargée de gérer les requêtes qui vont sur : +Le `@app.get("/")` indique à **FastAPI** que la fonction juste en dessous est chargée de gérer les requêtes qui vont vers : * le chemin `/` -* en utilisant une opération get +* en utilisant une get opération /// info | `@décorateur` Info -Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un "décorateur". +Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un « décorateur ». -Vous la mettez au dessus d'une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j'imagine que ce terme vient de là 🤷🏻‍♂). +Vous la mettez au-dessus d’une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j’imagine que c’est de là que vient le terme 🤷🏻‍♂). -Un "décorateur" prend la fonction en dessous et en fait quelque chose. +Un « décorateur » prend la fonction en dessous et fait quelque chose avec. -Dans notre cas, ce décorateur dit à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec l'**opération** `get`. +Dans notre cas, ce décorateur indique à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec une **opération** `get`. -C'est le "**décorateur d'opération de chemin**". +C’est le « décorateur de chemin d’accès ». /// @@ -269,7 +293,7 @@ Vous pouvez aussi utiliser les autres opérations : * `@app.put()` * `@app.delete()` -Tout comme celles les plus exotiques : +Ainsi que les plus exotiques : * `@app.options()` * `@app.head()` @@ -278,58 +302,79 @@ Tout comme celles les plus exotiques : /// tip | Astuce -Vous êtes libres d'utiliser chaque opération (méthode HTTP) comme vous le désirez. +Vous êtes libre d’utiliser chaque opération (méthode HTTP) comme vous le souhaitez. -**FastAPI** n'impose pas de sens spécifique à chacune d'elle. +**FastAPI** n’impose aucune signification spécifique. -Les informations qui sont présentées ici forment une directive générale, pas des obligations. +Les informations ici sont présentées comme des lignes directrices, pas comme une obligation. -Par exemple, quand l'on utilise **GraphQL**, toutes les actions sont effectuées en utilisant uniquement des opérations `POST`. +Par exemple, lorsque vous utilisez GraphQL, vous effectuez normalement toutes les actions en utilisant uniquement des opérations `POST`. /// -### Étape 4 : définir la **fonction de chemin**. +### Étape 4 : définir la **fonction de chemin d’accès** { #step-4-define-the-path-operation-function } -Voici notre "**fonction de chemin**" (ou fonction d'opération de chemin) : +Voici notre « fonction de chemin d’accès » : * **chemin** : `/`. * **opération** : `get`. -* **fonction** : la fonction sous le "décorateur" (sous `@app.get("/")`). +* **fonction** : la fonction sous le « décorateur » (sous `@app.get("/")`). -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[7] *} -C'est une fonction Python. +C’est une fonction Python. -Elle sera appelée par **FastAPI** quand une requête sur l'URL `/` sera reçue via une opération `GET`. +Elle sera appelée par **FastAPI** chaque fois qu’il recevra une requête vers l’URL « / » en utilisant une opération `GET`. -Ici, c'est une fonction asynchrone (définie avec `async def`). +Dans ce cas, c’est une fonction `async`. --- -Vous pourriez aussi la définir comme une fonction classique plutôt qu'avec `async def` : +Vous pouvez aussi la définir comme une fonction normale au lieu de `async def` : -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py39.py hl[7] *} /// note -Si vous ne connaissez pas la différence, allez voir la section [Concurrence : *"Vous êtes pressés ?"*](../async.md#vous-etes-presses){.internal-link target=_blank}. +Si vous ne connaissez pas la différence, consultez [Asynchrone : « Pressé ? »](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}. /// -### Étape 5 : retourner le contenu +### Étape 5 : retourner le contenu { #step-5-return-the-content } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[8] *} -Vous pouvez retourner un dictionnaire (`dict`), une liste (`list`), des valeurs seules comme des chaines de caractères (`str`) et des entiers (`int`), etc. +Vous pouvez retourner un `dict`, une `list`, des valeurs uniques comme `str`, `int`, etc. -Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard). +Vous pouvez également retourner des modèles Pydantic (vous en verrez plus à ce sujet plus tard). -Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés. +Il existe de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON (y compris des ORM, etc.). Essayez d’utiliser vos favoris, il est fort probable qu’ils soient déjà pris en charge. -## Récapitulatif +### Étape 6 : le déployer { #step-6-deploy-it } + +Déployez votre application sur **FastAPI Cloud** avec une seule commande : `fastapi deploy`. 🎉 + +#### À propos de FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud** est construit par le même auteur et l’équipe derrière **FastAPI**. + +Il simplifie le processus de **construction**, de **déploiement** et d’**accès** à une API avec un minimum d’effort. + +Il apporte la même **expérience développeur** de création d’applications avec FastAPI au **déploiement** dans le cloud. 🎉 + +FastAPI Cloud est le sponsor principal et le financeur des projets open source *FastAPI and friends*. ✨ + +#### Déployer sur d’autres fournisseurs cloud { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPI est open source et basé sur des standards. Vous pouvez déployer des applications FastAPI chez n’importe quel fournisseur cloud de votre choix. + +Suivez les guides de votre fournisseur cloud pour y déployer des applications FastAPI. 🤓 + +## Récapitulatif { #recap } * Importez `FastAPI`. -* Créez une instance d'`app`. -* Ajoutez une **décorateur d'opération de chemin** (tel que `@app.get("/")`). -* Ajoutez une **fonction de chemin** (telle que `def root(): ...` comme ci-dessus). -* Lancez le serveur de développement (avec `uvicorn main:app --reload`). +* Créez une instance `app`. +* Écrivez un **décorateur de chemin d’accès** avec des décorateurs comme `@app.get("/")`. +* Définissez une **fonction de chemin d’accès** ; par exemple, `def root(): ...`. +* Exécutez le serveur de développement avec la commande `fastapi dev`. +* Déployez éventuellement votre application avec `fastapi deploy`. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/index.md b/docs/fr/docs/tutorial/index.md index 83cc5f9e8..0251b9b4b 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/index.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/index.md @@ -1,29 +1,53 @@ -# Tutoriel - Guide utilisateur - Introduction +# Tutoriel - Guide utilisateur { #tutorial-user-guide } Ce tutoriel vous montre comment utiliser **FastAPI** avec la plupart de ses fonctionnalités, étape par étape. -Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour résoudre vos besoins spécifiques en matière d'API. +Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour répondre à vos besoins spécifiques d'API. -Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future. +Il est également conçu pour servir de référence ultérieure, afin que vous puissiez revenir voir exactement ce dont vous avez besoin. -Vous pouvez donc revenir et voir exactement ce dont vous avez besoin. - -## Exécuter le code +## Exécuter le code { #run-the-code } Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés). -Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec : +Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et démarrez `fastapi dev` avec :
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. + FastAPI Starting development server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. ```
@@ -34,45 +58,33 @@ L'utiliser dans votre éditeur est ce qui vous montre vraiment les avantages de --- -## Installer FastAPI +## Installer FastAPI { #install-fastapi } La première étape consiste à installer FastAPI. -Pour le tutoriel, vous voudrez peut-être l'installer avec toutes les dépendances et fonctionnalités optionnelles : +Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, de l'activer, puis **d'installer FastAPI** :
```console -$ pip install fastapi[all] +$ pip install "fastapi[standard]" ---> 100% ```
-... qui comprend également `uvicorn`, que vous pouvez utiliser comme serveur pour exécuter votre code. +/// note | Remarque -/// note +Lorsque vous installez avec `pip install "fastapi[standard]"` cela inclut des dépendances standard optionnelles par défaut, y compris `fastapi-cloud-cli`, qui vous permet de déployer sur FastAPI Cloud. -Vous pouvez également l'installer pièce par pièce. +Si vous ne souhaitez pas avoir ces dépendances optionnelles, vous pouvez à la place installer `pip install fastapi`. -C'est ce que vous feriez probablement une fois que vous voudrez déployer votre application en production : - -``` -pip install fastapi -``` - -Installez également `uvicorn` pour qu'il fonctionne comme serveur : - -``` -pip install uvicorn -``` - -Et la même chose pour chacune des dépendances facultatives que vous voulez utiliser. +Si vous souhaitez installer les dépendances standard mais sans `fastapi-cloud-cli`, vous pouvez installer avec `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"`. /// -## Guide utilisateur avancé +## Guide d'utilisation avancé { #advanced-user-guide } Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md b/docs/fr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md index 3f3280e64..c80710777 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# Paramètres de chemin et validations numériques +# Paramètres de chemin et validations numériques { #path-parameters-and-numeric-validations } De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`. -## Importer Path +## Importer `Path` { #import-path } Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` : @@ -14,11 +14,11 @@ FastAPI a ajouté le support pour `Annotated` (et a commencé à le recommander) Si vous avez une version plus ancienne, vous obtiendrez des erreurs en essayant d'utiliser `Annotated`. -Assurez-vous de [Mettre à jour la version de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} à la version 0.95.1 à minima avant d'utiliser `Annotated`. +Assurez-vous de [Mettre à niveau la version de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} à la version 0.95.1 à minima avant d'utiliser `Annotated`. /// -## Déclarer des métadonnées +## Déclarer des métadonnées { #declare-metadata } Vous pouvez déclarer les mêmes paramètres que pour `Query`. @@ -26,15 +26,15 @@ Par exemple, pour déclarer une valeur de métadonnée `title` pour le paramètr {* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *} -/// note +/// note | Remarque Un paramètre de chemin est toujours requis car il doit faire partie du chemin. Même si vous l'avez déclaré avec `None` ou défini une valeur par défaut, cela ne changerait rien, il serait toujours requis. /// -## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez +## Ordonner les paramètres comme vous le souhaitez { #order-the-parameters-as-you-need } -/// tip +/// tip | Astuce Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`. @@ -46,7 +46,7 @@ Et vous n'avez pas besoin de déclarer autre chose pour ce paramètre, donc vous Mais vous avez toujours besoin d'utiliser `Path` pour le paramètre de chemin `item_id`. Et vous ne voulez pas utiliser `Annotated` pour une raison quelconque. -Python se plaindra si vous mettez une valeur avec une "défaut" avant une valeur qui n'a pas de "défaut". +Python se plaindra si vous mettez une valeur avec une « valeur par défaut » avant une valeur qui n'a pas de « valeur par défaut ». Mais vous pouvez les réorganiser, et avoir la valeur sans défaut (le paramètre de requête `q`) en premier. @@ -54,15 +54,15 @@ Cela n'a pas d'importance pour **FastAPI**. Il détectera les paramètres par le Ainsi, vous pouvez déclarer votre fonction comme suit : -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *} Mais gardez à l'esprit que si vous utilisez `Annotated`, vous n'aurez pas ce problème, cela n'aura pas d'importance car vous n'utilisez pas les valeurs par défaut des paramètres de fonction pour `Query()` ou `Path()`. -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *} -## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez (astuces) +## Ordonner les paramètres comme vous le souhaitez, astuces { #order-the-parameters-as-you-need-tricks } -/// tip +/// tip | Astuce Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`. @@ -77,38 +77,29 @@ Si vous voulez : * les avoir dans un ordre différent * ne pas utiliser `Annotated` -...Python a une petite syntaxe spéciale pour cela. +... Python a une petite syntaxe spéciale pour cela. Passez `*`, comme premier paramètre de la fonction. Python ne fera rien avec ce `*`, mais il saura que tous les paramètres suivants doivent être appelés comme arguments "mots-clés" (paires clé-valeur), également connus sous le nom de kwargs. Même s'ils n'ont pas de valeur par défaut. -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py39.py hl[7] *} -# Avec `Annotated` +### Mieux avec `Annotated` { #better-with-annotated } Gardez à l'esprit que si vous utilisez `Annotated`, comme vous n'utilisez pas les valeurs par défaut des paramètres de fonction, vous n'aurez pas ce problème, et vous n'aurez probablement pas besoin d'utiliser `*`. {* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py39.py hl[10] *} -## Validations numériques : supérieur ou égal +## Validations numériques : supérieur ou égal { #number-validations-greater-than-or-equal } Avec `Query` et `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des contraintes numériques. -Ici, avec `ge=1`, `item_id` devra être un nombre entier "`g`reater than or `e`qual" à `1`. +Ici, avec `ge=1`, `item_id` devra être un nombre entier « `g`reater than or `e`qual » à `1`. {* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *} -## Validations numériques : supérieur ou égal et inférieur ou égal - -La même chose s'applique pour : - -* `gt` : `g`reater `t`han -* `le` : `l`ess than or `e`qual - -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *} - -## Validations numériques : supérieur et inférieur ou égal +## Validations numériques : supérieur et inférieur ou égal { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal } La même chose s'applique pour : @@ -117,7 +108,7 @@ La même chose s'applique pour : {* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py39.py hl[10] *} -## Validations numériques : flottants, supérieur et inférieur +## Validations numériques : flottants, supérieur et inférieur { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than } Les validations numériques fonctionnent également pour les valeurs `float`. @@ -129,7 +120,7 @@ Et la même chose pour lt. {* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *} -## Pour résumer +## Pour résumer { #recap } Avec `Query`, `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des métadonnées et des validations de chaînes de la même manière qu'avec les [Paramètres de requête et validations de chaînes](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/path-params.md b/docs/fr/docs/tutorial/path-params.md index 71c96b18e..3b2955a95 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/path-params.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/path-params.md @@ -1,205 +1,196 @@ -# Paramètres de chemin +# Paramètres de chemin { #path-parameters } -Vous pouvez déclarer des "paramètres" ou "variables" de chemin avec la même syntaxe que celle utilisée par le -formatage de chaîne Python : +Vous pouvez déclarer des « paramètres » ou « variables » de chemin avec la même syntaxe utilisée par les chaînes de format Python : +{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py39.py hl[6:7] *} -{* ../../docs_src/path_params/tutorial001.py hl[6:7] *} +La valeur du paramètre de chemin `item_id` sera transmise à votre fonction dans l'argument `item_id`. -La valeur du paramètre `item_id` sera transmise à la fonction dans l'argument `item_id`. - -Donc, si vous exécutez cet exemple et allez sur http://127.0.0.1:8000/items/foo, -vous verrez comme réponse : +Donc, si vous exécutez cet exemple et allez sur http://127.0.0.1:8000/items/foo, vous verrez comme réponse : ```JSON {"item_id":"foo"} ``` -## Paramètres de chemin typés +## Paramètres de chemin typés { #path-parameters-with-types } -Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python : +Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python standard : - -{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *} Ici, `item_id` est déclaré comme `int`. -/// check | vérifier +/// check | Vérifications -Ceci vous permettra d'obtenir des fonctionnalités de l'éditeur dans votre fonction, telles -que des vérifications d'erreur, de l'auto-complétion, etc. +Cela vous apporte la prise en charge par l'éditeur dans votre fonction, avec vérifications d'erreurs, autocomplétion, etc. /// -## Conversion de données +## Conversion de données { #data-conversion } -Si vous exécutez cet exemple et allez sur http://127.0.0.1:8000/items/3, vous aurez comme réponse : +Si vous exécutez cet exemple et ouvrez votre navigateur sur http://127.0.0.1:8000/items/3, vous verrez comme réponse : ```JSON {"item_id":3} ``` -/// check | vérifier +/// check | Vérifications -Comme vous l'avez remarqué, la valeur reçue par la fonction (et renvoyée ensuite) est `3`, -en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères (`string`) `"3"`. +Remarquez que la valeur reçue par votre fonction (et renvoyée) est `3`, en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères « 3 ». -Grâce aux déclarations de types, **FastAPI** fournit du -"parsing" automatique. +Ainsi, avec cette déclaration de type, **FastAPI** vous fournit automatiquement le « parsing » de la requête. /// -## Validation de données +## Validation de données { #data-validation } -Si vous allez sur http://127.0.0.1:8000/items/foo, vous aurez une belle erreur HTTP : +Mais si vous allez dans le navigateur sur http://127.0.0.1:8000/items/foo, vous verrez une belle erreur HTTP : ```JSON { - "detail": [ - { - "loc": [ - "path", - "item_id" - ], - "msg": "value is not a valid integer", - "type": "type_error.integer" - } - ] + "detail": [ + { + "type": "int_parsing", + "loc": [ + "path", + "item_id" + ], + "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer", + "input": "foo" + } + ] } ``` -car le paramètre de chemin `item_id` possède comme valeur `"foo"`, qui ne peut pas être convertie en entier (`int`). +car le paramètre de chemin `item_id` a pour valeur « foo », qui n'est pas un `int`. -La même erreur se produira si vous passez un nombre flottant (`float`) et non un entier, comme ici -http://127.0.0.1:8000/items/4.2. +La même erreur apparaîtrait si vous fournissiez un `float` au lieu d'un `int`, comme ici : http://127.0.0.1:8000/items/4.2 +/// check | Vérifications -/// check | vérifier +Ainsi, avec la même déclaration de type Python, **FastAPI** vous fournit la validation de données. -Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données. +Remarquez que l'erreur indique clairement l'endroit exact où la validation n'a pas réussi. -Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi. - -Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API. +C'est incroyablement utile lors du développement et du débogage du code qui interagit avec votre API. /// -## Documentation +## Documentation { #documentation } -Et quand vous vous rendez sur http://127.0.0.1:8000/docs, vous verrez la -documentation générée automatiquement et interactive : +Et lorsque vous ouvrez votre navigateur sur http://127.0.0.1:8000/docs, vous verrez une documentation d'API automatique et interactive comme : -/// info +/// check | Vérifications -À nouveau, en utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit automatiquement une documentation interactive (via Swagger UI). +À nouveau, simplement avec cette même déclaration de type Python, **FastAPI** vous fournit une documentation interactive automatique (intégrant Swagger UI). -On voit bien dans la documentation que `item_id` est déclaré comme entier. +Remarquez que le paramètre de chemin est déclaré comme entier. /// -## Les avantages d'avoir une documentation basée sur une norme, et la documentation alternative. +## Les avantages d'une norme, documentation alternative { #standards-based-benefits-alternative-documentation } -Le schéma généré suivant la norme OpenAPI, -il existe de nombreux outils compatibles. +Et comme le schéma généré suit la norme OpenAPI, il existe de nombreux outils compatibles. -Grâce à cela, **FastAPI** lui-même fournit une documentation alternative (utilisant ReDoc), qui peut être lue -sur http://127.0.0.1:8000/redoc : +Grâce à cela, **FastAPI** fournit lui-même une documentation d'API alternative (utilisant ReDoc), accessible sur http://127.0.0.1:8000/redoc : -De la même façon, il existe bien d'autres outils compatibles, y compris des outils de génération de code -pour de nombreux langages. +De la même façon, il existe de nombreux outils compatibles, y compris des outils de génération de code pour de nombreux langages. -## Pydantic +## Pydantic { #pydantic } -Toute la validation de données est effectué en arrière-plan avec Pydantic, -dont vous bénéficierez de tous les avantages. Vous savez donc que vous êtes entre de bonnes mains. +Toute la validation de données est effectuée sous le capot par Pydantic, vous en bénéficiez donc pleinement. Vous savez ainsi que vous êtes entre de bonnes mains. -## L'ordre importe +Vous pouvez utiliser les mêmes déclarations de type avec `str`, `float`, `bool` et de nombreux autres types de données complexes. -Quand vous créez des *fonctions de chemins*, vous pouvez vous retrouver dans une situation où vous avez un chemin fixe. +Plusieurs d'entre eux sont explorés dans les prochains chapitres du tutoriel. -Tel que `/users/me`, disons pour récupérer les données sur l'utilisateur actuel. +## L'ordre importe { #order-matters } -Et vous avez un second chemin : `/users/{user_id}` pour récupérer de la donnée sur un utilisateur spécifique grâce à son identifiant d'utilisateur +Quand vous créez des *chemins d'accès*, vous pouvez vous retrouver dans une situation avec un chemin fixe. -Les *fonctions de chemin* étant évaluées dans l'ordre, il faut s'assurer que la fonction correspondant à `/users/me` est déclarée avant celle de `/users/{user_id}` : +Par exemple `/users/me`, disons pour récupérer les données de l'utilisateur actuel. -{* ../../docs_src/path_params/tutorial003.py hl[6,11] *} +Et vous pouvez aussi avoir un chemin `/users/{user_id}` pour récupérer des données sur un utilisateur spécifique grâce à un identifiant d'utilisateur. -Sinon, le chemin `/users/{user_id}` correspondrait aussi à `/users/me`, la fonction "croyant" qu'elle a reçu un paramètre `user_id` avec pour valeur `"me"`. +Comme les *chemins d'accès* sont évalués dans l'ordre, vous devez vous assurer que le chemin `/users/me` est déclaré avant celui de `/users/{user_id}` : -## Valeurs prédéfinies +{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py39.py hl[6,11] *} -Si vous avez une *fonction de chemin* qui reçoit un *paramètre de chemin*, mais que vous voulez que les valeurs possibles des paramètres soient prédéfinies, vous pouvez utiliser les `Enum` de Python. +Sinon, le chemin `/users/{user_id}` correspondrait aussi à `/users/me`, « pensant » qu'il reçoit un paramètre `user_id` avec la valeur « me ». -### Création d'un `Enum` +De même, vous ne pouvez pas redéfinir un chemin d'accès : -Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`. +{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py39.py hl[6,11] *} -En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement. +Le premier sera toujours utilisé puisque le chemin correspond en premier. -Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs autorisées pour cette énumération. +## Valeurs prédéfinies { #predefined-values } -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *} +Si vous avez un *chemin d'accès* qui reçoit un *paramètre de chemin*, mais que vous voulez que les valeurs possibles de ce *paramètre de chemin* soient prédéfinies, vous pouvez utiliser une `Enum` Python standard. -/// info +### Créer une classe `Enum` { #create-an-enum-class } -Les énumérations (ou enums) sont disponibles en Python depuis la version 3.4. +Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et de `Enum`. -/// +En héritant de `str`, la documentation de l'API saura que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc s'afficher correctement. + +Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs valides disponibles : + +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *} /// tip | Astuce -Pour ceux qui se demandent, "AlexNet", "ResNet", et "LeNet" sont juste des noms de modèles de Machine Learning. +Si vous vous demandez, « AlexNet », « ResNet » et « LeNet » sont juste des noms de modèles de Machine Learning. /// -### Déclarer un paramètre de chemin +### Déclarer un paramètre de chemin { #declare-a-path-parameter } -Créez ensuite un *paramètre de chemin* avec une annotation de type désignant l'énumération créée précédemment (`ModelName`) : +Créez ensuite un *paramètre de chemin* avec une annotation de type utilisant la classe d'énumération que vous avez créée (`ModelName`) : -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[16] *} -### Documentation +### Consulter la documentation { #check-the-docs } -Les valeurs disponibles pour le *paramètre de chemin* sont bien prédéfinies, la documentation les affiche correctement : +Comme les valeurs disponibles pour le *paramètre de chemin* sont prédéfinies, la documentation interactive peut les afficher clairement : -### Manipuler les *énumérations* Python +### Travailler avec les *énumérations* Python { #working-with-python-enumerations } -La valeur du *paramètre de chemin* sera un des "membres" de l'énumération. +La valeur du *paramètre de chemin* sera un *membre d'énumération*. -#### Comparer les *membres d'énumération* +#### Comparer des *membres d'énumération* { #compare-enumeration-members } -Vous pouvez comparer ce paramètre avec les membres de votre énumération `ModelName` : +Vous pouvez le comparer avec le *membre d'énumération* dans votre enum `ModelName` : -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[17] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[17] *} -#### Récupérer la *valeur de l'énumération* +#### Obtenir la *valeur de l'énumération* { #get-the-enumeration-value } -Vous pouvez obtenir la valeur réel d'un membre (une chaîne de caractères ici), avec `model_name.value`, ou en général, `votre_membre_d'enum.value` : +Vous pouvez obtenir la valeur réelle (une `str` dans ce cas) avec `model_name.value`, ou en général, `votre_membre_d_enum.value` : -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[20] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[20] *} /// tip | Astuce -Vous pouvez aussi accéder la valeur `"lenet"` avec `ModelName.lenet.value`. +Vous pouvez aussi accéder à la valeur « lenet » avec `ModelName.lenet.value`. /// -#### Retourner des *membres d'énumération* +#### Retourner des *membres d'énumération* { #return-enumeration-members } -Vous pouvez retourner des *membres d'énumération* dans vos *fonctions de chemin*, même imbriquée dans un JSON (e.g. un `dict`). +Vous pouvez retourner des *membres d'énumération* depuis votre *chemin d'accès*, même imbriqués dans un corps JSON (par ex. un `dict`). -Ils seront convertis vers leurs valeurs correspondantes (chaînes de caractères ici) avant d'être transmis au client : +Ils seront convertis vers leurs valeurs correspondantes (des chaînes de caractères ici) avant d'être renvoyés au client : -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[18,21,23] *} -Le client recevra une réponse JSON comme celle-ci : +Dans votre client, vous recevrez une réponse JSON comme : ```JSON { @@ -208,53 +199,53 @@ Le client recevra une réponse JSON comme celle-ci : } ``` -## Paramètres de chemin contenant des chemins +## Paramètres de chemin contenant des chemins { #path-parameters-containing-paths } -Disons que vous avez une *fonction de chemin* liée au chemin `/files/{file_path}`. +Disons que vous avez un *chemin d'accès* avec un chemin `/files/{file_path}`. -Mais que `file_path` lui-même doit contenir un *chemin*, comme `home/johndoe/myfile.txt` par exemple. +Mais vous avez besoin que `file_path` lui-même contienne un *chemin*, comme `home/johndoe/myfile.txt`. -Donc, l'URL pour ce fichier pourrait être : `/files/home/johndoe/myfile.txt`. +Ainsi, l'URL pour ce fichier serait : `/files/home/johndoe/myfile.txt`. -### Support d'OpenAPI +### Support d'OpenAPI { #openapi-support } -OpenAPI ne supporte pas de manière de déclarer un paramètre de chemin contenant un *chemin*, cela pouvant causer des scénarios difficiles à tester et définir. +OpenAPI ne prend pas en charge une manière de déclarer un *paramètre de chemin* contenant un *chemin* à l'intérieur, car cela peut conduire à des scénarios difficiles à tester et à définir. -Néanmoins, cela reste faisable dans **FastAPI**, via les outils internes de Starlette. +Néanmoins, vous pouvez toujours le faire dans **FastAPI**, en utilisant l'un des outils internes de Starlette. -Et la documentation fonctionne quand même, bien qu'aucune section ne soit ajoutée pour dire que la paramètre devrait contenir un *chemin*. +Et la documentation fonctionnera quand même, même si aucune indication supplémentaire ne sera ajoutée pour dire que le paramètre doit contenir un chemin. -### Convertisseur de *chemin* +### Convertisseur de chemin { #path-convertor } -En utilisant une option de Starlette directement, vous pouvez déclarer un *paramètre de chemin* contenant un *chemin* avec une URL comme : +En utilisant une option directement depuis Starlette, vous pouvez déclarer un *paramètre de chemin* contenant un *chemin* avec une URL comme : ``` /files/{file_path:path} ``` -Dans ce cas, le nom du paramètre est `file_path`, et la dernière partie, `:path`, indique à Starlette que le paramètre devrait correspondre à un *chemin*. +Dans ce cas, le nom du paramètre est `file_path`, et la dernière partie, `:path`, indique que le paramètre doit correspondre à n'importe quel *chemin*. -Vous pouvez donc l'utilisez comme tel : +Vous pouvez donc l'utiliser ainsi : -{* ../../docs_src/path_params/tutorial004.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py39.py hl[6] *} /// tip | Astuce -Vous pourriez avoir besoin que le paramètre contienne `/home/johndoe/myfile.txt`, avec un slash au début (`/`). +Vous pourriez avoir besoin que le paramètre contienne `/home/johndoe/myfile.txt`, avec un slash initial (`/`). Dans ce cas, l'URL serait : `/files//home/johndoe/myfile.txt`, avec un double slash (`//`) entre `files` et `home`. /// -## Récapitulatif +## Récapitulatif { #recap } -Avec **FastAPI**, en utilisant les déclarations de type rapides, intuitives et standards de Python, vous bénéficiez de : +Avec **FastAPI**, en utilisant des déclarations de type Python courtes, intuitives et standard, vous obtenez : -* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc. -* "Parsing" de données. -* Validation de données. -* Annotations d'API et documentation automatique. +* Support de l'éditeur : vérifications d'erreurs, autocomplétion, etc. +* Données « parsing » +* Validation de données +* Annotations d'API et documentation automatique -Et vous n'avez besoin de le déclarer qu'une fois. +Et vous n'avez besoin de les déclarer qu'une seule fois. -C'est probablement l'avantage visible principal de **FastAPI** comparé aux autres *frameworks* (outre les performances pures). +C'est probablement l'avantage visible principal de **FastAPI** comparé aux autres frameworks (outre les performances pures). diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md b/docs/fr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md index c54c0c717..544d10328 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md @@ -1,166 +1,273 @@ -# Paramètres de requête et validations de chaînes de caractères +# Paramètres de requête et validations de chaînes de caractères { #query-parameters-and-string-validations } -**FastAPI** vous permet de déclarer des informations et des validateurs additionnels pour vos paramètres de requêtes. +**FastAPI** vous permet de déclarer des informations et des validations supplémentaires pour vos paramètres. -Commençons avec cette application pour exemple : +Prenons cette application comme exemple : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *} -Le paramètre de requête `q` a pour type `Union[str, None]` (ou `str | None` en Python 3.10), signifiant qu'il est de type `str` mais pourrait aussi être égal à `None`, et bien sûr, la valeur par défaut est `None`, donc **FastAPI** saura qu'il n'est pas requis. +Le paramètre de requête `q` est de type `str | None`, cela signifie qu’il est de type `str` mais peut aussi être `None`, et en effet, la valeur par défaut est `None`, donc FastAPI saura qu’il n’est pas requis. -/// note +/// note | Remarque -**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `= None`. +FastAPI saura que la valeur de `q` n’est pas requise grâce à la valeur par défaut `= None`. -Le `Union` dans `Union[str, None]` permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter les erreurs. +Avoir `str | None` permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter les erreurs. /// -## Validation additionnelle +## Validation additionnelle { #additional-validation } -Nous allons imposer que bien que `q` soit un paramètre optionnel, dès qu'il est fourni, **sa longueur n'excède pas 50 caractères**. +Nous allons imposer que, même si `q` est optionnel, dès qu’il est fourni, **sa longueur n’excède pas 50 caractères**. -## Importer `Query` +### Importer `Query` et `Annotated` { #import-query-and-annotated } -Pour cela, importez d'abord `Query` depuis `fastapi` : +Pour ce faire, importez d’abord : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[3] *} +- `Query` depuis `fastapi` +- `Annotated` depuis `typing` -## Utiliser `Query` comme valeur par défaut +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[1,3] *} -Construisez ensuite la valeur par défaut de votre paramètre avec `Query`, en choisissant 50 comme `max_length` : +/// info -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[9] *} +FastAPI a ajouté la prise en charge de `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0. -Comme nous devons remplacer la valeur par défaut `None` dans la fonction par `Query()`, nous pouvons maintenant définir la valeur par défaut avec le paramètre `Query(default=None)`, il sert le même objectif qui est de définir cette valeur par défaut. +Si vous avez une version plus ancienne, vous obtiendrez des erreurs en essayant d’utiliser `Annotated`. -Donc : +Assurez-vous de [mettre à niveau la version de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} vers au moins 0.95.1 avant d’utiliser `Annotated`. + +/// + +## Utiliser `Annotated` dans le type pour le paramètre `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter } + +Vous vous souvenez que je vous ai dit plus tôt que `Annotated` peut être utilisé pour ajouter des métadonnées à vos paramètres dans l’[Introduction aux types Python](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations){.internal-link target=_blank} ? + +C’est le moment de l’utiliser avec FastAPI. 🚀 + +Nous avions cette annotation de type : + +//// tab | Python 3.10+ ```Python -q: Union[str, None] = Query(default=None) +q: str | None = None ``` -... rend le paramètre optionnel, et est donc équivalent à : +//// + +//// tab | Python 3.9+ ```Python q: Union[str, None] = None ``` -Mais déclare explicitement `q` comme étant un paramètre de requête. +//// -/// info +Ce que nous allons faire, c’est l’englober avec `Annotated`, de sorte que cela devienne : -Gardez à l'esprit que la partie la plus importante pour rendre un paramètre optionnel est : +//// tab | Python 3.10+ ```Python -= None +q: Annotated[str | None] = None ``` -ou : +//// + +//// tab | Python 3.9+ ```Python -= Query(None) +q: Annotated[Union[str, None]] = None ``` -et utilisera ce `None` pour détecter que ce paramètre de requête **n'est pas requis**. +//// -Le `Union[str, None]` est uniquement là pour permettre à votre éditeur un meilleur support. +Les deux versions signifient la même chose, `q` est un paramètre qui peut être une `str` ou `None`, et par défaut, c’est `None`. + +Passons maintenant aux choses amusantes. 🎉 + +## Ajouter `Query` à `Annotated` dans le paramètre `q` { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter } + +Maintenant que nous avons cet `Annotated` dans lequel nous pouvons mettre plus d’informations (dans ce cas une validation supplémentaire), ajoutez `Query` à l’intérieur de `Annotated`, et définissez le paramètre `max_length` à `50` : + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *} + +Remarquez que la valeur par défaut est toujours `None`, donc le paramètre est toujours optionnel. + +Mais maintenant, avec `Query(max_length=50)` à l’intérieur de `Annotated`, nous indiquons à FastAPI que nous voulons **une validation supplémentaire** pour cette valeur, nous voulons qu’elle ait au maximum 50 caractères. 😎 + +/// tip | Astuce + +Ici nous utilisons `Query()` parce qu’il s’agit d’un **paramètre de requête**. Plus tard nous verrons d’autres comme `Path()`, `Body()`, `Header()` et `Cookie()`, qui acceptent également les mêmes arguments que `Query()`. /// -Ensuite, nous pouvons passer d'autres paramètres à `Query`. Dans cet exemple, le paramètre `max_length` qui s'applique aux chaînes de caractères : +FastAPI va maintenant : -```Python -q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50) -``` +- **Valider** les données en s’assurant que la longueur maximale est de 50 caractères +- Afficher une **erreur claire** au client quand les données ne sont pas valides +- **Documenter** le paramètre dans la *chemin d'accès* du schéma OpenAPI (il apparaîtra donc dans l’**interface de documentation automatique**) -Cela va valider les données, montrer une erreur claire si ces dernières ne sont pas valides, et documenter le paramètre dans le schéma `OpenAPI` de cette *path operation*. +## Alternative (ancienne) : `Query` comme valeur par défaut { #alternative-old-query-as-the-default-value } -## Rajouter plus de validation +Les versions précédentes de FastAPI (avant 0.95.0) exigeaient d’utiliser `Query` comme valeur par défaut de votre paramètre, au lieu de le mettre dans `Annotated`. Il y a de fortes chances que vous voyiez du code qui l’utilise encore, je vais donc vous l’expliquer. -Vous pouvez aussi rajouter un second paramètre `min_length` : +/// tip | Astuce -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py hl[9] *} - -## Ajouter des validations par expressions régulières - -On peut définir une expression régulière à laquelle le paramètre doit correspondre : - -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004.py hl[10] *} - -Cette expression régulière vérifie que la valeur passée comme paramètre : - -* `^` : commence avec les caractères qui suivent, avec aucun caractère avant ceux-là. -* `fixedquery` : a pour valeur exacte `fixedquery`. -* `$` : se termine directement ensuite, n'a pas d'autres caractères après `fixedquery`. - -Si vous vous sentez perdu avec le concept d'**expression régulière**, pas d'inquiétudes. Il s'agit d'une notion difficile pour beaucoup, et l'on peut déjà réussir à faire beaucoup sans jamais avoir à les manipuler. - -Mais si vous décidez d'apprendre à les utiliser, sachez qu'ensuite vous pouvez les utiliser directement dans **FastAPI**. - -## Valeurs par défaut - -De la même façon que vous pouvez passer `None` comme premier argument pour l'utiliser comme valeur par défaut, vous pouvez passer d'autres valeurs. - -Disons que vous déclarez le paramètre `q` comme ayant une longueur minimale de `3`, et une valeur par défaut étant `"fixedquery"` : - -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py hl[7] *} - -/// note | Rappel - -Avoir une valeur par défaut rend le paramètre optionnel. +Pour du nouveau code et dès que possible, utilisez `Annotated` comme expliqué ci-dessus. Il y a de multiples avantages (expliqués ci-dessous) et aucun inconvénient. 🍰 /// -## Rendre ce paramètre requis +Voici comment vous utiliseriez `Query()` comme valeur par défaut du paramètre de votre fonction, en définissant le paramètre `max_length` à 50 : -Quand on ne déclare ni validation, ni métadonnée, on peut rendre le paramètre `q` requis en ne lui déclarant juste aucune valeur par défaut : +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *} + +Comme, dans ce cas (sans utiliser `Annotated`), nous devons remplacer la valeur par défaut `None` dans la fonction par `Query()`, nous devons maintenant définir la valeur par défaut avec le paramètre `Query(default=None)`, cela sert le même objectif de définir cette valeur par défaut (au moins pour FastAPI). + +Donc : + +```Python +q: str | None = Query(default=None) +``` + +... rend le paramètre optionnel, avec une valeur par défaut de `None`, comme : + +```Python +q: str | None = None +``` + +Mais la version avec `Query` le déclare explicitement comme étant un paramètre de requête. + +Ensuite, nous pouvons passer plus de paramètres à `Query`. Dans ce cas, le paramètre `max_length` qui s’applique aux chaînes de caractères : + +```Python +q: str | None = Query(default=None, max_length=50) +``` + +Cela validera les données, affichera une erreur claire lorsque les données ne sont pas valides et documentera le paramètre dans la *chemin d'accès* du schéma OpenAPI. + +### `Query` comme valeur par défaut ou dans `Annotated` { #query-as-the-default-value-or-in-annotated } + +Gardez à l’esprit qu’en utilisant `Query` à l’intérieur de `Annotated`, vous ne pouvez pas utiliser le paramètre `default` de `Query`. + +Utilisez à la place la valeur par défaut réelle du paramètre de fonction. Sinon, ce serait incohérent. + +Par exemple, ceci n’est pas autorisé : + +```Python +q: Annotated[str, Query(default="rick")] = "morty" +``` + +... parce qu’il n’est pas clair si la valeur par défaut doit être « rick » ou « morty ». + +Donc, vous utiliseriez (de préférence) : + +```Python +q: Annotated[str, Query()] = "rick" +``` + +... ou dans des bases de code plus anciennes, vous trouverez : + +```Python +q: str = Query(default="rick") +``` + +### Avantages de `Annotated` { #advantages-of-annotated } + +**L’utilisation de `Annotated` est recommandée** plutôt que la valeur par défaut dans les paramètres de fonction, c’est **mieux** pour plusieurs raisons. 🤓 + +La valeur **par défaut** du **paramètre de fonction** est la **vraie valeur par défaut**, c’est plus intuitif en Python en général. 😌 + +Vous pouvez **appeler** cette même fonction dans **d’autres endroits** sans FastAPI, et elle **fonctionnera comme prévu**. S’il y a un paramètre **requis** (sans valeur par défaut), votre **éditeur** vous le signalera avec une erreur, **Python** se plaindra aussi si vous l’exécutez sans passer le paramètre requis. + +Quand vous n’utilisez pas `Annotated` et utilisez à la place l’**ancienne** méthode avec la **valeur par défaut**, si vous appelez cette fonction sans FastAPI dans **d’autres endroits**, vous devez **penser** à passer les arguments à la fonction pour qu’elle fonctionne correctement, sinon les valeurs seront différentes de ce que vous attendez (par ex. `QueryInfo` ou quelque chose de similaire au lieu d’une `str`). Et votre éditeur ne se plaindra pas, et Python ne se plaindra pas en exécutant cette fonction, seulement quand les opérations internes échoueront. + +Comme `Annotated` peut avoir plus d’une annotation de métadonnées, vous pouvez maintenant même utiliser la même fonction avec d’autres outils, comme Typer. 🚀 + +## Ajouter plus de validations { #add-more-validations } + +Vous pouvez également ajouter un paramètre `min_length` : + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *} + +## Ajouter des expressions régulières { #add-regular-expressions } + +Vous pouvez définir un `pattern` d’expression régulière auquel le paramètre doit correspondre : + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *} + +Ce pattern d’expression régulière spécifique vérifie que la valeur reçue pour le paramètre : + +- `^` : commence avec les caractères qui suivent, n’a pas de caractères avant. +- `fixedquery` : a exactement la valeur `fixedquery`. +- `$` : se termine là, n’a pas d’autres caractères après `fixedquery`. + +Si vous vous sentez perdu avec toutes ces idées d’**« expression régulière »**, pas d’inquiétude. C’est un sujet difficile pour beaucoup. Vous pouvez déjà faire beaucoup de choses sans avoir besoin d’expressions régulières. + +Désormais, vous savez que, lorsque vous en aurez besoin, vous pourrez les utiliser dans **FastAPI**. + +## Valeurs par défaut { #default-values } + +Vous pouvez, bien sûr, utiliser des valeurs par défaut autres que `None`. + +Disons que vous voulez déclarer le paramètre de requête `q` avec un `min_length` de `3`, et avec une valeur par défaut de « fixedquery » : + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_an_py39.py hl[9] *} + +/// note | Remarque + +Avoir une valeur par défaut de n’importe quel type, y compris `None`, rend le paramètre optionnel (non requis). + +/// + +## Paramètres requis { #required-parameters } + +Quand nous n’avons pas besoin de déclarer plus de validations ou de métadonnées, nous pouvons rendre le paramètre de requête `q` requis en n’indiquant simplement pas de valeur par défaut, comme : ```Python q: str ``` -à la place de : +au lieu de : ```Python -q: Union[str, None] = None +q: str | None = None ``` -Mais maintenant, on déclare `q` avec `Query`, comme ceci : +Mais maintenant nous le déclarons avec `Query`, par exemple ainsi : ```Python -q: Union[str, None] = Query(default=None, min_length=3) +q: Annotated[str | None, Query(min_length=3)] = None ``` -Donc pour déclarer une valeur comme requise tout en utilisant `Query`, il faut utiliser `...` comme premier argument : +Donc, lorsque vous avez besoin de déclarer une valeur comme requise tout en utilisant `Query`, vous pouvez simplement ne pas déclarer de valeur par défaut : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py39.py hl[9] *} -/// info +### Requis, peut valoir `None` { #required-can-be-none } -Si vous n'avez jamais vu ce `...` auparavant : c'est une des constantes natives de Python appelée "Ellipsis". +Vous pouvez déclarer qu’un paramètre accepte `None`, mais qu’il est tout de même requis. Cela obligerait les clients à envoyer une valeur, même si la valeur est `None`. -/// +Pour ce faire, vous pouvez déclarer que `None` est un type valide tout en ne déclarant pas de valeur par défaut : -Cela indiquera à **FastAPI** que la présence de ce paramètre est obligatoire. +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *} -## Liste de paramètres / valeurs multiples via Query +## Liste de paramètres de requête / valeurs multiples { #query-parameter-list-multiple-values } -Quand on définit un paramètre de requête explicitement avec `Query` on peut aussi déclarer qu'il reçoit une liste de valeur, ou des "valeurs multiples". +Quand vous définissez un paramètre de requête explicitement avec `Query`, vous pouvez aussi déclarer qu’il reçoit une liste de valeurs, autrement dit, qu’il reçoit des valeurs multiples. -Par exemple, pour déclarer un paramètre de requête `q` qui peut apparaître plusieurs fois dans une URL, on écrit : +Par exemple, pour déclarer un paramètre de requête `q` qui peut apparaître plusieurs fois dans l’URL, vous pouvez écrire : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011_an_py310.py hl[9] *} -Ce qui fait qu'avec une URL comme : +Ensuite, avec une URL comme : ``` http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar ``` -vous recevriez les valeurs des multiples paramètres de requête `q` (`foo` et `bar`) dans une `list` Python au sein de votre fonction de **path operation**, dans le paramètre de fonction `q`. +vous recevriez les valeurs des multiples paramètres de requête `q` (`foo` et `bar`) dans une `list` Python à l’intérieur de votre fonction de *chemin d'accès*, dans le *paramètre de fonction* `q`. -Donc la réponse de cette URL serait : +Donc, la réponse pour cette URL serait : ```JSON { @@ -173,19 +280,19 @@ Donc la réponse de cette URL serait : /// tip | Astuce -Pour déclarer un paramètre de requête de type `list`, comme dans l'exemple ci-dessus, il faut explicitement utiliser `Query`, sinon cela sera interprété comme faisant partie du corps de la requête. +Pour déclarer un paramètre de requête avec un type `list`, comme dans l’exemple ci-dessus, vous devez explicitement utiliser `Query`, sinon il serait interprété comme faisant partie du corps de la requête. /// -La documentation sera donc mise à jour automatiquement pour autoriser plusieurs valeurs : +L’interface de documentation interactive de l’API sera mise à jour en conséquence, pour autoriser plusieurs valeurs : -### Combiner liste de paramètres et valeurs par défaut +### Liste de paramètres de requête / valeurs multiples avec valeurs par défaut { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults } -Et l'on peut aussi définir une liste de valeurs par défaut si aucune n'est fournie : +Vous pouvez également définir une `list` de valeurs par défaut si aucune n’est fournie : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *} Si vous allez à : @@ -193,9 +300,7 @@ Si vous allez à : http://localhost:8000/items/ ``` -la valeur par défaut de `q` sera : `["foo", "bar"]` - -et la réponse sera : +la valeur par défaut de `q` sera : `["foo", "bar"]` et votre réponse sera : ```JSON { @@ -206,93 +311,163 @@ et la réponse sera : } ``` -#### Utiliser `list` +#### Utiliser simplement `list` { #using-just-list } -Il est aussi possible d'utiliser directement `list` plutôt que `List[str]` : +Vous pouvez aussi utiliser `list` directement au lieu de `list[str]` : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *} -/// note +/// note | Remarque -Dans ce cas-là, **FastAPI** ne vérifiera pas le contenu de la liste. +Gardez à l’esprit que dans ce cas, FastAPI ne vérifiera pas le contenu de la liste. -Par exemple, `List[int]` vérifiera (et documentera) que la liste est bien entièrement composée d'entiers. Alors qu'un simple `list` ne ferait pas cette vérification. +Par exemple, `list[int]` vérifierait (et documenterait) que le contenu de la liste est composé d’entiers. Mais un simple `list` ne le ferait pas. /// -## Déclarer des métadonnées supplémentaires +## Déclarer plus de métadonnées { #declare-more-metadata } -On peut aussi ajouter plus d'informations sur le paramètre. +Vous pouvez ajouter plus d’informations à propos du paramètre. -Ces informations seront incluses dans le schéma `OpenAPI` généré et utilisées par la documentation interactive ou les outils externes utilisés. +Ces informations seront incluses dans l’OpenAPI généré et utilisées par les interfaces de documentation et les outils externes. -/// note +/// note | Remarque -Gardez en tête que les outils externes utilisés ne supportent pas forcément tous parfaitement OpenAPI. +Gardez à l’esprit que différents outils peuvent avoir des niveaux de prise en charge d’OpenAPI différents. -Il se peut donc que certains d'entre eux n'utilisent pas toutes les métadonnées que vous avez déclarées pour le moment, bien que dans la plupart des cas, les fonctionnalités manquantes ont prévu d'être implémentées. +Certains d’entre eux pourraient ne pas encore afficher toutes les informations supplémentaires déclarées, bien que, dans la plupart des cas, la fonctionnalité manquante soit déjà prévue au développement. /// Vous pouvez ajouter un `title` : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *} Et une `description` : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008.py hl[13] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *} -## Alias de paramètres +## Paramètres avec alias { #alias-parameters } -Imaginez que vous vouliez que votre paramètre se nomme `item-query`. +Imaginez que vous vouliez que le paramètre soit `item-query`. -Comme dans la requête : +Comme dans : ``` http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems ``` -Mais `item-query` n'est pas un nom de variable valide en Python. +Mais `item-query` n’est pas un nom de variable Python valide. -Le nom le plus proche serait `item_query`. +Le plus proche serait `item_query`. -Mais vous avez vraiment envie que ce soit exactement `item-query`... +Mais vous avez quand même besoin que ce soit exactement `item-query` ... -Pour cela vous pouvez déclarer un `alias`, et cet alias est ce qui sera utilisé pour trouver la valeur du paramètre : +Vous pouvez alors déclarer un `alias`, et cet alias sera utilisé pour trouver la valeur du paramètre : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *} -## Déprécier des paramètres +## Déprécier des paramètres { #deprecating-parameters } -Disons que vous ne vouliez plus utiliser ce paramètre désormais. +Disons que vous n’aimez plus ce paramètre. -Il faut qu'il continue à exister pendant un certain temps car vos clients l'utilisent, mais vous voulez que la documentation mentionne clairement que ce paramètre est déprécié. +Vous devez le laisser là quelque temps car des clients l’utilisent, mais vous voulez que les documents l’affichent clairement comme déprécié. -On utilise alors l'argument `deprecated=True` de `Query` : +Passez alors le paramètre `deprecated=True` à `Query` : -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py hl[18] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *} -La documentation le présentera comme il suit : +Les documents l’afficheront ainsi : -## Pour résumer +## Exclure des paramètres d’OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi } -Il est possible d'ajouter des validateurs et métadonnées pour vos paramètres. +Pour exclure un paramètre de requête du schéma OpenAPI généré (et donc, des systèmes de documentation automatiques), définissez le paramètre `include_in_schema` de `Query` à `False` : -Validateurs et métadonnées génériques: +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *} -* `alias` -* `title` -* `description` -* `deprecated` +## Validation personnalisée { #custom-validation } -Validateurs spécifiques aux chaînes de caractères : +Il peut y avoir des cas où vous devez faire une **validation personnalisée** qui ne peut pas être réalisée avec les paramètres montrés ci-dessus. -* `min_length` -* `max_length` -* `regex` +Dans ces cas, vous pouvez utiliser une **fonction de validation personnalisée** qui est appliquée après la validation normale (par ex. après avoir validé que la valeur est une `str`). -Parmi ces exemples, vous avez pu voir comment déclarer des validateurs pour les chaînes de caractères. +Vous pouvez y parvenir en utilisant `AfterValidator` de Pydantic à l’intérieur de `Annotated`. -Dans les prochains chapitres, vous verrez comment déclarer des validateurs pour d'autres types, comme les nombres. +/// tip | Astuce + +Pydantic a aussi `BeforeValidator` et d’autres. 🤓 + +/// + +Par exemple, ce validateur personnalisé vérifie que l’ID d’item commence par `isbn-` pour un numéro de livre ISBN ou par `imdb-` pour un ID d’URL de film IMDB : + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *} + +/// info + +C’est disponible avec Pydantic version 2 ou supérieure. 😎 + +/// + +/// tip | Astuce + +Si vous devez faire un type de validation qui nécessite de communiquer avec un **composant externe**, comme une base de données ou une autre API, vous devez plutôt utiliser les **Dépendances de FastAPI**, vous en apprendrez davantage plus tard. + +Ces validateurs personnalisés sont destinés aux éléments qui peuvent être vérifiés **uniquement** avec les **mêmes données** fournies dans la requête. + +/// + +### Comprendre ce code { #understand-that-code } + +Le point important est simplement d’utiliser **`AfterValidator` avec une fonction à l’intérieur de `Annotated`**. N’hésitez pas à passer cette partie. 🤸 + +--- + +Mais si vous êtes curieux de cet exemple de code spécifique et que vous êtes toujours partant, voici quelques détails supplémentaires. + +#### Chaîne avec `value.startswith()` { #string-with-value-startswith } + +Avez-vous remarqué ? Une chaîne utilisant `value.startswith()` peut prendre un tuple, et elle vérifiera chaque valeur du tuple : + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *} + +#### Un élément aléatoire { #a-random-item } + +Avec `data.items()` nous obtenons un objet itérable avec des tuples contenant la clé et la valeur pour chaque élément du dictionnaire. + +Nous convertissons cet objet itérable en une `list` propre avec `list(data.items())`. + +Ensuite, avec `random.choice()` nous pouvons obtenir une **valeur aléatoire** depuis la liste, nous obtenons donc un tuple `(id, name)`. Ce sera quelque chose comme `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`. + +Puis nous **affectons ces deux valeurs** du tuple aux variables `id` et `name`. + +Ainsi, si l’utilisateur n’a pas fourni d’ID d’item, il recevra quand même une suggestion aléatoire. + +... nous faisons tout cela en **une seule ligne simple**. 🤯 Vous n’adorez pas Python ? 🐍 + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *} + +## Récapitulatif { #recap } + +Vous pouvez déclarer des validations et des métadonnées supplémentaires pour vos paramètres. + +Validations et métadonnées génériques : + +- `alias` +- `title` +- `description` +- `deprecated` + +Validations spécifiques aux chaînes : + +- `min_length` +- `max_length` +- `pattern` + +Validations personnalisées avec `AfterValidator`. + +Dans ces exemples, vous avez vu comment déclarer des validations pour des valeurs `str`. + +Voyez les prochains chapitres pour apprendre à déclarer des validations pour d’autres types, comme les nombres. diff --git a/docs/fr/docs/tutorial/query-params.md b/docs/fr/docs/tutorial/query-params.md index b87c26c78..1a4880ced 100644 --- a/docs/fr/docs/tutorial/query-params.md +++ b/docs/fr/docs/tutorial/query-params.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# Paramètres de requête +# Paramètres de requête { #query-parameters } -Quand vous déclarez des paramètres dans votre fonction de chemin qui ne font pas partie des paramètres indiqués dans le chemin associé, ces paramètres sont automatiquement considérés comme des paramètres de "requête". +Quand vous déclarez d'autres paramètres de fonction qui ne font pas partie des paramètres de chemin, ils sont automatiquement interprétés comme des paramètres de « query ». -{* ../../docs_src/query_params/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *} -La partie appelée requête (ou **query**) dans une URL est l'ensemble des paires clés-valeurs placées après le `?` , séparées par des `&`. +La query est l'ensemble des paires clé-valeur placées après le `?` dans une URL, séparées par des caractères `&`. Par exemple, dans l'URL : @@ -12,27 +12,27 @@ Par exemple, dans l'URL : http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10 ``` -...les paramètres de requête sont : +... les paramètres de requête sont : -* `skip` : avec une valeur de`0` +* `skip` : avec une valeur de `0` * `limit` : avec une valeur de `10` -Faisant partie de l'URL, ces valeurs sont des chaînes de caractères (`str`). +Comme ils font partie de l'URL, ce sont « naturellement » des chaînes de caractères. -Mais quand on les déclare avec des types Python (dans l'exemple précédent, en tant qu'`int`), elles sont converties dans les types renseignés. +Mais lorsque vous les déclarez avec des types Python (dans l'exemple ci-dessus, en tant que `int`), ils sont convertis vers ce type et validés par rapport à celui-ci. -Toutes les fonctionnalités qui s'appliquent aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête : +Tous les mêmes processus qui s'appliquaient aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête : -* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc. -* "Parsing" de données. -* Validation de données. -* Annotations d'API et documentation automatique. +* Prise en charge de l'éditeur (évidemment) +* « parsing » des données +* Validation des données +* Documentation automatique -## Valeurs par défaut +## Valeurs par défaut { #defaults } -Les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut. +Comme les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut. -Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut qui sont `skip=0` et `limit=10`. +Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut `skip=0` et `limit=10`. Donc, accéder à l'URL : @@ -40,52 +40,44 @@ Donc, accéder à l'URL : http://127.0.0.1:8000/items/ ``` -serait équivalent à accéder à l'URL : +serait équivalent à accéder à : ``` http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10 ``` -Mais si vous accédez à, par exemple : +Mais si vous accédez, par exemple, à : ``` http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20 ``` -Les valeurs des paramètres de votre fonction seront : +Les valeurs des paramètres dans votre fonction seront : -* `skip=20` : car c'est la valeur déclarée dans l'URL. -* `limit=10` : car `limit` n'a pas été déclaré dans l'URL, et que la valeur par défaut était `10`. +* `skip=20` : car vous l'avez défini dans l'URL +* `limit=10` : car c'était la valeur par défaut -## Paramètres optionnels +## Paramètres optionnels { #optional-parameters } -De la même façon, vous pouvez définir des paramètres de requête comme optionnels, en leur donnant comme valeur par défaut `None` : +De la même façon, vous pouvez déclarer des paramètres de requête optionnels, en définissant leur valeur par défaut à `None` : -{* ../../docs_src/query_params/tutorial002.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *} -Ici, le paramètre `q` sera optionnel, et aura `None` comme valeur par défaut. +Dans ce cas, le paramètre de fonction `q` sera optionnel et vaudra `None` par défaut. -/// check | Remarque +/// check | Vérifications -On peut voir que **FastAPI** est capable de détecter que le paramètre de chemin `item_id` est un paramètre de chemin et que `q` n'en est pas un, c'est donc un paramètre de requête. +Notez également que FastAPI est suffisamment intelligent pour remarquer que le paramètre de chemin `item_id` est un paramètre de chemin et que `q` ne l'est pas, c'est donc un paramètre de requête. /// -/// note +## Conversion des types des paramètres de requête { #query-parameter-type-conversion } -**FastAPI** saura que `q` est optionnel grâce au `=None`. +Vous pouvez aussi déclarer des types `bool`, ils seront convertis : -Le `Optional` dans `Optional[str]` n'est pas utilisé par **FastAPI** (**FastAPI** n'en utilisera que la partie `str`), mais il servira tout de même à votre éditeur de texte pour détecter des erreurs dans votre code. +{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *} -/// - -## Conversion des types des paramètres de requête - -Vous pouvez aussi déclarer des paramètres de requête comme booléens (`bool`), **FastAPI** les convertira : - -{* ../../docs_src/query_params/tutorial003.py hl[9] *} - -Avec ce code, en allant sur : +Dans ce cas, si vous allez sur : ``` http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1 @@ -115,60 +107,61 @@ ou http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes ``` -ou n'importe quelle autre variation de casse (tout en majuscules, uniquement la première lettre en majuscule, etc.), votre fonction considérera le paramètre `short` comme ayant une valeur booléenne à `True`. Sinon la valeur sera à `False`. +ou n'importe quelle autre variation de casse (tout en majuscules, uniquement la première lettre en majuscule, etc.), votre fonction verra le paramètre `short` avec une valeur `bool` à `True`. Sinon la valeur sera à `False`. -## Multiples paramètres de chemin et de requête +## Multiples paramètres de chemin et de requête { #multiple-path-and-query-parameters } -Vous pouvez déclarer plusieurs paramètres de chemin et paramètres de requête dans la même fonction, **FastAPI** saura comment les gérer. +Vous pouvez déclarer plusieurs paramètres de chemin et paramètres de requête en même temps, FastAPI sait lequel est lequel. Et vous n'avez pas besoin de les déclarer dans un ordre spécifique. -Ils seront détectés par leurs noms : +Ils seront détectés par leur nom : -{* ../../docs_src/query_params/tutorial004.py hl[8,10] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *} -## Paramètres de requête requis +## Paramètres de requête requis { #required-query-parameters } -Quand vous déclarez une valeur par défaut pour un paramètre qui n'est pas un paramètre de chemin (actuellement, nous n'avons vu que les paramètres de requête), alors ce paramètre n'est pas requis. +Quand vous déclarez une valeur par défaut pour des paramètres qui ne sont pas des paramètres de chemin (pour l'instant, nous n'avons vu que les paramètres de requête), alors ils ne sont pas requis. -Si vous ne voulez pas leur donner de valeur par défaut mais juste les rendre optionnels, utilisez `None` comme valeur par défaut. +Si vous ne voulez pas leur donner de valeur spécifique mais simplement les rendre optionnels, définissez la valeur par défaut à `None`. -Mais si vous voulez rendre un paramètre de requête obligatoire, vous pouvez juste ne pas y affecter de valeur par défaut : +Mais si vous voulez rendre un paramètre de requête obligatoire, vous pouvez simplement ne déclarer aucune valeur par défaut : -{* ../../docs_src/query_params/tutorial005.py hl[6:7] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py39.py hl[6:7] *} -Ici le paramètre `needy` est un paramètre requis (ou obligatoire) de type `str`. +Ici, le paramètre de requête `needy` est un paramètre de requête requis de type `str`. -Si vous ouvrez une URL comme : +Si vous ouvrez dans votre navigateur une URL comme : ``` http://127.0.0.1:8000/items/foo-item ``` -...sans ajouter le paramètre requis `needy`, vous aurez une erreur : +... sans ajouter le paramètre requis `needy`, vous verrez une erreur comme : ```JSON { - "detail": [ - { - "loc": [ - "query", - "needy" - ], - "msg": "field required", - "type": "value_error.missing" - } - ] + "detail": [ + { + "type": "missing", + "loc": [ + "query", + "needy" + ], + "msg": "Field required", + "input": null + } + ] } ``` -La présence de `needy` étant nécessaire, vous auriez besoin de l'insérer dans l'URL : +Comme `needy` est un paramètre requis, vous devez le définir dans l'URL : ``` http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy ``` -...ce qui fonctionnerait : +... cela fonctionnerait : ```JSON { @@ -177,18 +170,18 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy } ``` -Et bien sur, vous pouvez définir certains paramètres comme requis, certains avec des valeurs par défaut et certains entièrement optionnels : +Et bien sûr, vous pouvez définir certains paramètres comme requis, certains avec une valeur par défaut et certains entièrement optionnels : -{* ../../docs_src/query_params/tutorial006.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *} -Ici, on a donc 3 paramètres de requête : +Dans ce cas, il y a 3 paramètres de requête : -* `needy`, requis et de type `str`. -* `skip`, un `int` avec comme valeur par défaut `0`. +* `needy`, un `str` requis. +* `skip`, un `int` avec une valeur par défaut de `0`. * `limit`, un `int` optionnel. /// tip | Astuce -Vous pouvez utiliser les `Enum`s de la même façon qu'avec les [Paramètres de chemin](path-params.md#valeurs-predefinies){.internal-link target=_blank}. +Vous pourriez aussi utiliser des `Enum`s de la même façon qu'avec les [Paramètres de chemin](path-params.md#predefined-values){.internal-link target=_blank}. /// diff --git a/docs/ja/docs/advanced/additional-status-codes.md b/docs/ja/docs/advanced/additional-status-codes.md index 33457f591..14b7e8ba8 100644 --- a/docs/ja/docs/advanced/additional-status-codes.md +++ b/docs/ja/docs/advanced/additional-status-codes.md @@ -1,41 +1,41 @@ -# 追加のステータスコード +# 追加のステータスコード { #additional-status-codes } -デフォルトでは、 **FastAPI** は `JSONResponse` を使ってレスポンスを返します。その `JSONResponse` の中には、 *path operation* が返した内容が入ります。 +デフォルトでは、 **FastAPI** は `JSONResponse` を使ってレスポンスを返し、*path operation* から返した内容をその `JSONResponse` の中に入れます。 -それは、デフォルトのステータスコードか、 *path operation* でセットしたものを利用します。 +デフォルトのステータスコード、または *path operation* で設定したステータスコードが使用されます。 -## 追加のステータスコード +## 追加のステータスコード { #additional-status-codes_1 } -メインのステータスコードとは別に、他のステータスコードを返したい場合は、`Response` (`JSONResponse` など) に追加のステータスコードを設定して直接返します。 +メインのステータスコードとは別に追加のステータスコードを返したい場合は、`JSONResponse` のような `Response` を直接返し、追加のステータスコードを直接設定できます。 -例えば、itemを更新し、成功した場合は200 "OK"のHTTPステータスコードを返す *path operation* を作りたいとします。 +たとえば、item を更新でき、成功時に HTTP ステータスコード 200 "OK" を返す *path operation* を作りたいとします。 -しかし、新しいitemも許可したいです。itemが存在しない場合は、それらを作成して201 "Created"を返します。 +しかし、新しい item も受け付けたいとします。そして、item が以前存在しなかった場合には作成し、HTTP ステータスコード 201「Created」を返します。 -これを達成するには、 `JSONResponse` をインポートし、 `status_code` を設定して直接内容を返します。 +これを実現するには、`JSONResponse` をインポートし、望む `status_code` を設定して、そこで内容を直接返します。 -{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py hl[4,25] *} +{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *} /// warning | 注意 -上記の例のように `Response` を明示的に返す場合、それは直接返されます。 +上の例のように `Response` を直接返すと、それはそのまま返されます。 -モデルなどはシリアライズされません。 +モデルなどによってシリアライズされません。 -必要なデータが含まれていることや、値が有効なJSONであること (`JSONResponse` を使う場合) を確認してください。 +必要なデータが含まれていること、そして（`JSONResponse` を使用している場合）値が有効な JSON であることを確認してください。 /// /// note | 技術詳細 -`from starlette.responses import JSONResponse` を利用することもできます。 +`from starlette.responses import JSONResponse` を使うこともできます。 -**FastAPI** は `fastapi.responses` と同じ `starlette.responses` を、開発者の利便性のために提供しています。しかし有効なレスポンスはほとんどStarletteから来ています。 `status` についても同じです。 +**FastAPI** は開発者の利便性のために、`fastapi.responses` と同じ `starlette.responses` を提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどは Starlette から直接提供されています。`status` も同様です。 /// -## OpenAPIとAPIドキュメント +## OpenAPI と API ドキュメント { #openapi-and-api-docs } -ステータスコードとレスポンスを直接返す場合、それらはOpenAPIスキーマ (APIドキュメント) には含まれません。なぜなら、FastAPIは何が返されるのか事前に知ることができないからです。 +追加のステータスコードとレスポンスを直接返す場合、それらは OpenAPI スキーマ（API ドキュメント）には含まれません。FastAPI には、事前に何が返されるかを知る方法がないからです。 -しかし、 [Additional Responses](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} を使ってコードの中にドキュメントを書くことができます。 +しかし、[Additional Responses](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} を使ってコード内にドキュメント化できます。 diff --git a/docs/ja/docs/advanced/custom-response.md b/docs/ja/docs/advanced/custom-response.md index 1b2cd914d..9d881c013 100644 --- a/docs/ja/docs/advanced/custom-response.md +++ b/docs/ja/docs/advanced/custom-response.md @@ -1,34 +1,40 @@ -# カスタムレスポンス - HTML、ストリーム、ファイル、その他のレスポンス +# カスタムレスポンス - HTML、ストリーム、ファイル、その他のレスポンス { #custom-response-html-stream-file-others } デフォルトでは、**FastAPI** は `JSONResponse` を使ってレスポンスを返します。 [レスポンスを直接返す](response-directly.md){.internal-link target=_blank}で見たように、 `Response` を直接返すことでこの挙動をオーバーライドできます。 -しかし、`Response` を直接返すと、データは自動的に変換されず、ドキュメントも自動生成されません (例えば、生成されるOpenAPIの一部としてHTTPヘッダー `Content-Type` に特定の「メディアタイプ」を含めるなど) 。 +しかし、`Response` を直接返すと（または `JSONResponse` のような任意のサブクラスを返すと）、データは自動的に変換されず（`response_model` を宣言していても）、ドキュメントも自動生成されません（例えば、生成されるOpenAPIの一部としてHTTPヘッダー `Content-Type` に特定の「メディアタイプ」を含めるなど）。 -しかし、*path operationデコレータ* に、使いたい `Response` を宣言することもできます。 +`response_class` パラメータを使用して、*path operation デコレータ* で使用したい `Response`（任意の `Response` サブクラス）を宣言することもできます。 -*path operation関数* から返されるコンテンツは、その `Response` に含まれます。 +*path operation 関数* から返されるコンテンツは、その `Response` に含まれます。 -そしてもし、`Response` が、`JSONResponse` や `UJSONResponse` の場合のようにJSONメディアタイプ (`application/json`) ならば、データは *path operationデコレータ* に宣言したPydantic `response_model` により自動的に変換 (もしくはフィルタ) されます。 +そしてその `Response` が、`JSONResponse` や `UJSONResponse` の場合のようにJSONメディアタイプ（`application/json`）なら、関数の返り値は *path operationデコレータ* に宣言した任意のPydantic `response_model` により自動的に変換（およびフィルタ）されます。 /// note | 備考 -メディアタイプを指定せずにレスポンスクラスを利用すると、FastAPIは何もコンテンツがないことを期待します。そのため、生成されるOpenAPIドキュメントにレスポンスフォーマットが記載されません。 +メディアタイプを指定せずにレスポンスクラスを利用すると、FastAPIはレスポンスにコンテンツがないことを期待します。そのため、生成されるOpenAPIドキュメントにレスポンスフォーマットが記載されません。 /// -## `ORJSONResponse` を使う +## `ORJSONResponse` を使う { #use-orjsonresponse } -例えば、パフォーマンスを出したい場合は、`orjson`をインストールし、`ORJSONResponse`をレスポンスとしてセットすることができます。 +例えば、パフォーマンスを絞り出したい場合は、`orjson`をインストールし、レスポンスとして `ORJSONResponse` をセットできます。 -使いたい `Response` クラス (サブクラス) をインポートし、 *path operationデコレータ* に宣言します。 +使いたい `Response` クラス（サブクラス）をインポートし、*path operationデコレータ* に宣言します。 -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py hl[2,7] *} +大きなレスポンスの場合、`Response` を直接返すほうが、辞書を返すよりもはるかに高速です。 + +これは、デフォルトではFastAPIがチュートリアルで説明した同じ[JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}を使って、内部の各アイテムを検査し、JSONとしてシリアライズ可能であることを確認するためです。これにより、例えばデータベースモデルのような**任意のオブジェクト**を返せます。 + +しかし、返そうとしているコンテンツが **JSONでシリアライズ可能**であることが確実なら、それを直接レスポンスクラスに渡して、FastAPIがレスポンスクラスへ渡す前に返却コンテンツを `jsonable_encoder` に通すことで発生する追加のオーバーヘッドを回避できます。 + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b_py39.py hl[2,7] *} /// info | 情報 -パラメータ `response_class` は、レスポンスの「メディアタイプ」を定義するために利用することもできます。 +パラメータ `response_class` は、レスポンスの「メディアタイプ」を定義するためにも利用されます。 この場合、HTTPヘッダー `Content-Type` には `application/json` がセットされます。 @@ -38,70 +44,70 @@ /// tip | 豆知識 -`ORJSONResponse` は、現在はFastAPIのみで利用可能で、Starletteでは利用できません。 +`ORJSONResponse` はFastAPIでのみ利用可能で、Starletteでは利用できません。 /// -## HTMLレスポンス +## HTMLレスポンス { #html-response } **FastAPI** からHTMLを直接返す場合は、`HTMLResponse` を使います。 * `HTMLResponse` をインポートする。 -* *path operation* のパラメータ `content_type` に `HTMLResponse` を渡す。 +* *path operation デコレータ* のパラメータ `response_class` に `HTMLResponse` を渡す。 -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002.py hl[2,7] *} +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py39.py hl[2,7] *} /// info | 情報 -パラメータ `response_class` は、レスポンスの「メディアタイプ」を定義するために利用されます。 +パラメータ `response_class` は、レスポンスの「メディアタイプ」を定義するためにも利用されます。 この場合、HTTPヘッダー `Content-Type` には `text/html` がセットされます。 -そして、OpenAPIにはそのようにドキュメント化されます。 +そして、OpenAPIにはそのようにドキュメントされます。 /// -### `Response` を返す +### `Response` を返す { #return-a-response } -[レスポンスを直接返す](response-directly.md){.internal-link target=_blank}で見たように、レスポンスを直接返すことで、*path operation* の中でレスポンスをオーバーライドできます。 +[レスポンスを直接返す](response-directly.md){.internal-link target=_blank}で見たように、レスポンスを返すことで、*path operation* の中でレスポンスを直接オーバーライドすることもできます。 上記と同じ例において、 `HTMLResponse` を返すと、このようになります: -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003.py hl[2,7,19] *} +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py39.py hl[2,7,19] *} /// warning | 注意 -*path operation関数* から直接返される `Response` は、OpenAPIにドキュメントされず (例えば、 `Content-Type` がドキュメントされない) 、自動的な対話的ドキュメントからも閲覧できません。 +*path operation関数* から直接返される `Response` は、OpenAPIにドキュメントされず（例えば、`Content-Type` がドキュメントされない）、自動的な対話的ドキュメントでも表示されません。 /// /// info | 情報 -もちろん、実際の `Content-Type` ヘッダーやステータスコードなどは、返された `Response` オブジェクトに由来しています。 +もちろん、実際の `Content-Type` ヘッダーやステータスコードなどは、返された `Response` オブジェクトに由来します。 /// -### OpenAPIドキュメントと `Response` のオーバーライド +### OpenAPIドキュメントと `Response` のオーバーライド { #document-in-openapi-and-override-response } -関数の中でレスポンスをオーバーライドしつつも、OpenAPI に「メディアタイプ」をドキュメント化したいなら、 `response_class` パラメータを使い、 `Response` オブジェクトを返します。 +関数の中でレスポンスをオーバーライドしつつも、OpenAPI に「メディアタイプ」をドキュメント化したいなら、`response_class` パラメータを使用し、かつ `Response` オブジェクトを返します。 -`response_class` はOpenAPIの *path operation* ドキュメントにのみ使用されますが、 `Response` はそのまま使用されます。 +`response_class` はOpenAPIの*path operation*のドキュメント化のためにのみ使用され、`Response` はそのまま使用されます。 -#### `HTMLResponse` を直接返す +#### `HTMLResponse` を直接返す { #return-an-htmlresponse-directly } 例えば、このようになります: -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004.py hl[7,21,23] *} +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py39.py hl[7,21,23] *} -この例では、関数 `generate_html_response()` は、`str` のHTMLを返すのではなく `Response` を生成して返しています。 +この例では、関数 `generate_html_response()` は、`str` のHTMLを返すのではなく、`Response` を生成して返しています。 -`generate_html_response()` を呼び出した結果を返すことにより、**FastAPI** の振る舞いを上書きする `Response` が既に返されています。 +`generate_html_response()` を呼び出した結果を返すことにより、デフォルトの **FastAPI** の挙動をオーバーライドする `Response` をすでに返しています。 -しかし、一方では `response_class` に `HTMLResponse` を渡しているため、 **FastAPI** はOpenAPIや対話的ドキュメントでHTMLとして `text/html` でドキュメント化する方法を知っています。 +しかし、`response_class` にも `HTMLResponse` を渡しているため、**FastAPI** はOpenAPIと対話的ドキュメントで、`text/html` のHTMLとしてどのようにドキュメント化すればよいかを理解できます: -## 利用可能なレスポンス +## 利用可能なレスポンス { #available-responses } 以下が利用可能なレスポンスの一部です。 @@ -111,11 +117,11 @@ `from starlette.responses import HTMLResponse` も利用できます。 -**FastAPI** は開発者の利便性のために `fastapi.responses` として `starlette.responses` と同じものを提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。 +**FastAPI** は開発者の利便性のために、`starlette.responses` と同じものを `fastapi.responses` として提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。 /// -### `Response` +### `Response` { #response } メインの `Response` クラスで、他の全てのレスポンスはこれを継承しています。 @@ -128,41 +134,53 @@ * `headers` - 文字列の `dict` 。 * `media_type` - メディアタイプを示す `str` 。例えば `"text/html"` 。 -FastAPI (実際にはStarlette) は自動的にContent-Lengthヘッダーを含みます。また、media_typeに基づいたContent-Typeヘッダーを含み、テキストタイプのためにcharsetを追加します。 +FastAPI（実際にはStarlette）は自動的にContent-Lengthヘッダーを含みます。また、`media_type` に基づいたContent-Typeヘッダーを含み、テキストタイプのためにcharsetを追加します。 -{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *} +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *} -### `HTMLResponse` +### `HTMLResponse` { #htmlresponse } 上で読んだように、テキストやバイトを受け取り、HTMLレスポンスを返します。 -### `PlainTextResponse` +### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse } テキストやバイトを受け取り、プレーンテキストのレスポンスを返します。 -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005.py hl[2,7,9] *} +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py39.py hl[2,7,9] *} -### `JSONResponse` +### `JSONResponse` { #jsonresponse } -データを受け取り、 `application/json` としてエンコードされたレスポンスを返します。 +データを受け取り、`application/json` としてエンコードされたレスポンスを返します。 上で読んだように、**FastAPI** のデフォルトのレスポンスとして利用されます。 -### `ORJSONResponse` +### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse } 上で読んだように、`orjson`を使った、高速な代替のJSONレスポンスです。 -### `UJSONResponse` +/// info | 情報 -`ujson`を使った、代替のJSONレスポンスです。 - -/// warning | 注意 - -`ujson` は、いくつかのエッジケースの取り扱いについて、Pythonにビルトインされた実装よりも作りこまれていません。 +これは、例えば `pip install orjson` で `orjson` をインストールする必要があります。 /// -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001.py hl[2,7] *} +### `UJSONResponse` { #ujsonresponse } + +`ujson`を使った、代替のJSONレスポンスです。 + +/// info | 情報 + +これは、例えば `pip install ujson` で `ujson` をインストールする必要があります。 + +/// + +/// warning | 注意 + +`ujson` は、いくつかのエッジケースの取り扱いについて、Pythonにビルトインされた実装ほど注意深くありません。 + +/// + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001_py39.py hl[2,7] *} /// tip | 豆知識 @@ -170,33 +188,61 @@ FastAPI (実際にはStarlette) は自動的にContent-Lengthヘッダーを含 /// -### `RedirectResponse` +### `RedirectResponse` { #redirectresponse } -HTTPリダイレクトを返します。デフォルトでは307ステータスコード (Temporary Redirect) となります。 +HTTPリダイレクトを返します。デフォルトでは307ステータスコード（Temporary Redirect）となります。 -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006.py hl[2,9] *} +`RedirectResponse` を直接返せます: -### `StreamingResponse` +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py39.py hl[2,9] *} -非同期なジェネレータか通常のジェネレータ・イテレータを受け取り、レスポンスボディをストリームします。 +--- -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *} +または、`response_class` パラメータで使用できます: -#### `StreamingResponse` をファイルライクなオブジェクトとともに使う +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py39.py hl[2,7,9] *} -ファイルライクなオブジェクト (例えば、 `open()` で返されたオブジェクト) がある場合、 `StreamingResponse` に含めて返すことができます。 +その場合、*path operation*関数からURLを直接返せます。 -これにはクラウドストレージとの連携や映像処理など、多くのライブラリが含まれています。 +この場合に使用される `status_code` は `RedirectResponse` のデフォルトである `307` になります。 -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *} +--- + +また、`status_code` パラメータを `response_class` パラメータと組み合わせて使うこともできます: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py39.py hl[2,7,9] *} + +### `StreamingResponse` { #streamingresponse } + +非同期ジェネレータ、または通常のジェネレータ/イテレータを受け取り、レスポンスボディをストリームします。 + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py39.py hl[2,14] *} + +#### ファイルライクオブジェクトで `StreamingResponse` を使う { #using-streamingresponse-with-file-like-objects } + +file-like オブジェクト（例: `open()` で返されるオブジェクト）がある場合、そのfile-likeオブジェクトを反復処理するジェネレータ関数を作れます。 + +そうすれば、最初にすべてをメモリへ読み込む必要はなく、そのジェネレータ関数を `StreamingResponse` に渡して返せます。 + +これにはクラウドストレージとの連携、映像処理など、多くのライブラリが含まれます。 + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008_py39.py hl[2,10:12,14] *} + +1. これはジェネレータ関数です。内部に `yield` 文を含むため「ジェネレータ関数」です。 +2. `with` ブロックを使うことで、ジェネレータ関数が終わった後（つまりレスポンスの送信が完了した後）にfile-likeオブジェクトが確実にクローズされるようにします。 +3. この `yield from` は、`file_like` という名前のものを反復処理するように関数へ指示します。そして反復された各パートについて、そのパートをこのジェネレータ関数（`iterfile`）から来たものとして `yield` します。 + + つまり、内部的に「生成」の作業を別のものへ移譲するジェネレータ関数です。 + + このようにすることで `with` ブロックに入れられ、完了後にfile-likeオブジェクトが確実にクローズされます。 /// tip | 豆知識 -ここでは `async` や `await` をサポートしていない標準の `open()` を使っているので、通常の `def` でpath operationを宣言していることに注意してください。 +ここでは `async` と `await` をサポートしていない標準の `open()` を使っているため、通常の `def` でpath operationを宣言している点に注意してください。 /// -### `FileResponse` +### `FileResponse` { #fileresponse } レスポンスとしてファイルを非同期的にストリームします。 @@ -204,29 +250,63 @@ HTTPリダイレクトを返します。デフォルトでは307ステータス * `path` - ストリームするファイルのファイルパス。 * `headers` - 含めたい任意のカスタムヘッダーの辞書。 -* `media_type` - メディアタイプを示す文字列。セットされなかった場合は、ファイル名やパスからメディアタイプが推察されます。 -* `filename` - セットされた場合、レスポンスの `Content-Disposition` に含まれます。 +* `media_type` - メディアタイプを示す文字列。未設定の場合、ファイル名やパスからメディアタイプが推測されます。 +* `filename` - 設定した場合、レスポンスの `Content-Disposition` に含まれます。 -ファイルレスポンスには、適切な `Content-Length` 、 `Last-Modified` 、 `ETag` ヘッダーが含まれます。 +ファイルレスポンスには、適切な `Content-Length`、`Last-Modified`、`ETag` ヘッダーが含まれます。 -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009.py hl[2,10] *} +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py39.py hl[2,10] *} -## デフォルトレスポンスクラス +`response_class` パラメータを使うこともできます: -**FastAPI** クラスのインスタンスか `APIRouter` を生成するときに、デフォルトのレスポンスクラスを指定できます。 +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py39.py hl[2,8,10] *} -定義するためのパラメータは、 `default_response_class` です。 +この場合、*path operation*関数からファイルパスを直接返せます。 -以下の例では、 **FastAPI** は、全ての *path operation* で `JSONResponse` の代わりに `ORJSONResponse` をデフォルトとして利用します。 +## カスタムレスポンスクラス { #custom-response-class } -{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010.py hl[2,4] *} +`Response` を継承した独自のカスタムレスポンスクラスを作成して利用できます。 + +例えば、`orjson`を使いたいが、同梱の `ORJSONResponse` クラスで使われていないカスタム設定も使いたいとします。 + +例えば、インデントされ整形されたJSONを返したいので、orjsonオプション `orjson.OPT_INDENT_2` を使いたいとします。 + +`CustomORJSONResponse` を作れます。主に必要なのは、コンテンツを `bytes` として返す `Response.render(content)` メソッドを作ることです: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py39.py hl[9:14,17] *} + +これまでは次のように返していたものが: + +```json +{"message": "Hello World"} +``` + +...このレスポンスでは次のように返されます: + +```json +{ + "message": "Hello World" +} +``` + +もちろん、JSONの整形よりも、これを活用するもっと良い方法が見つかるはずです。 😉 + +## デフォルトレスポンスクラス { #default-response-class } + +**FastAPI** クラスのインスタンス、または `APIRouter` を作成する際に、デフォルトで使用するレスポンスクラスを指定できます。 + +これを定義するパラメータは `default_response_class` です。 + +以下の例では、**FastAPI** はすべての*path operation*で、`JSONResponse` の代わりに `ORJSONResponse` をデフォルトとして使います。 + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py39.py hl[2,4] *} /// tip | 豆知識 -前に見たように、 *path operation* の中で `response_class` をオーバーライドできます。 +これまでと同様に、*path operation*で `response_class` をオーバーライドできます。 /// -## その他のドキュメント +## その他のドキュメント { #additional-documentation } -また、OpenAPIでは `responses` を使ってメディアタイプやその他の詳細を宣言することもできます: [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} +OpenAPIでは `responses` を使ってメディアタイプやその他の詳細を宣言することもできます: [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}。 diff --git a/docs/ja/docs/advanced/index.md b/docs/ja/docs/advanced/index.md index 22eaf6eb8..1d0f7566c 100644 --- a/docs/ja/docs/advanced/index.md +++ b/docs/ja/docs/advanced/index.md @@ -1,27 +1,21 @@ -# 高度なユーザーガイド +# 高度なユーザーガイド { #advanced-user-guide } -## さらなる機能 +## さらなる機能 { #additional-features } -[チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}により、**FastAPI**の主要な機能は十分に理解できたことでしょう。 +メインの[チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}だけで、**FastAPI**の主要な機能を一通り把握するには十分なはずです。 -以降のセクションでは、チュートリアルでは説明しきれなかったオプションや設定、および機能について説明します。 +以降のセクションでは、その他のオプション、設定、追加機能を見ていきます。 /// tip | 豆知識 -以降のセクションは、 **必ずしも"応用編"ではありません**。 +以降のセクションは、**必ずしも「高度」ではありません**。 -ユースケースによっては、その中から解決策を見つけられるかもしれません。 +また、あなたのユースケースに対する解決策が、その中のどれかにある可能性もあります。 /// -## 先にチュートリアルを読む +## 先にチュートリアルを読む { #read-the-tutorial-first } -[チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}の知識があれば、**FastAPI**の主要な機能を利用することができます。 +メインの[チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}で得た知識があれば、**FastAPI**の機能の多くは引き続き利用できます。 -以降のセクションは、すでにチュートリアルを読んで、その主要なアイデアを理解できていることを前提としています。 - -## テスト駆動開発のコース - -このセクションの内容を補完するために脱初心者用コースを受けたい場合は、**TestDriven.io**による、Test-Driven Development with FastAPI and Dockerを確認するのがよいかもしれません。 - -現在、このコースで得られた利益の10%が**FastAPI**の開発のために寄付されています。🎉 😄 +また、以降のセクションでは、すでにそれを読んでいて、主要な考え方を理解していることを前提としています。 diff --git a/docs/ja/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/ja/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md index 05188d5b2..a78c3cb02 100644 --- a/docs/ja/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md +++ b/docs/ja/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md @@ -1,30 +1,30 @@ -# Path Operationの高度な設定 +# Path Operationの高度な設定 { #path-operation-advanced-configuration } -## OpenAPI operationId +## OpenAPI operationId { #openapi-operationid } /// warning | 注意 -あなたがOpenAPIの「エキスパート」でなければ、これは必要ないかもしれません。 +OpenAPIの「エキスパート」でなければ、これはおそらく必要ありません。 /// *path operation* で `operation_id` パラメータを利用することで、OpenAPIの `operationId` を設定できます。 -`operation_id` は各オペレーションで一意にする必要があります。 +各オペレーションで一意になるようにする必要があります。 -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *} -### *path operation関数* の名前をoperationIdとして使用する +### *path operation関数* の名前をoperationIdとして使用する { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid } -APIの関数名を `operationId` として利用したい場合、すべてのAPIの関数をイテレーションし、各 *path operation* の `operationId` を `APIRoute.name` で上書きすれば可能です。 +APIの関数名を `operationId` として利用したい場合、すべてのAPI関数をイテレーションし、各 *path operation* の `operation_id` を `APIRoute.name` で上書きすれば可能です。 -そうする場合は、すべての *path operation* を追加した後に行う必要があります。 +すべての *path operation* を追加した後に行うべきです。 -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002.py hl[2,12:21,24] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *} /// tip | 豆知識 -`app.openapi()` を手動でコールする場合、その前に`operationId`を更新する必要があります。 +`app.openapi()` を手動で呼び出す場合、その前に `operationId` を更新するべきです。 /// @@ -32,22 +32,141 @@ APIの関数名を `operationId` として利用したい場合、すべてのAP この方法をとる場合、各 *path operation関数* が一意な名前である必要があります。 -それらが異なるモジュール (Pythonファイル) にあるとしてもです。 +異なるモジュール（Pythonファイル）にある場合でも同様です。 /// -## OpenAPIから除外する +## OpenAPIから除外する { #exclude-from-openapi } -生成されるOpenAPIスキーマ (つまり、自動ドキュメント生成の仕組み) から *path operation* を除外するには、 `include_in_schema` パラメータを `False` にします。 +生成されるOpenAPIスキーマ（つまり、自動ドキュメント生成の仕組み）から *path operation* を除外するには、`include_in_schema` パラメータを使用して `False` に設定します。 -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py39.py hl[6] *} -## docstringによる説明の高度な設定 +## docstringによる説明の高度な設定 { #advanced-description-from-docstring } -*path operation関数* のdocstringからOpenAPIに使用する行を制限することができます。 +*path operation関数* のdocstringからOpenAPIに使用する行を制限できます。 -`\f` (「書式送り (Form Feed)」のエスケープ文字) を付与することで、**FastAPI** はOpenAPIに使用される出力をその箇所までに制限します。 +`\f`（エスケープされた「書式送り（form feed）」文字）を追加すると、**FastAPI** はその地点でOpenAPIに使用される出力を切り詰めます。 -ドキュメントには表示されませんが、他のツール (例えばSphinx) では残りの部分を利用できるでしょう。 +ドキュメントには表示されませんが、他のツール（Sphinxなど）は残りの部分を利用できます。 -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004.py hl[19:29] *} +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *} + +## 追加レスポンス { #additional-responses } + +*path operation* に対して `response_model` と `status_code` を宣言する方法はすでに見たことがあるでしょう。 + +それにより、*path operation* のメインのレスポンスに関するメタデータが定義されます。 + +追加のレスポンスについても、モデルやステータスコードなどとともに宣言できます。 + +これについてはドキュメントに章全体があります。 [OpenAPIの追加レスポンス](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} で読めます。 + +## OpenAPI Extra { #openapi-extra } + +アプリケーションで *path operation* を宣言すると、**FastAPI** はOpenAPIスキーマに含めるために、その *path operation* に関連するメタデータを自動的に生成します。 + +/// note | 技術詳細 + +OpenAPI仕様では Operation Object と呼ばれています。 + +/// + +これには *path operation* に関するすべての情報が含まれ、自動ドキュメントを生成するために使われます。 + +`tags`、`parameters`、`requestBody`、`responses` などが含まれます。 + +この *path operation* 固有のOpenAPIスキーマは通常 **FastAPI** により自動生成されますが、拡張することもできます。 + +/// tip | 豆知識 + +これは低レベルな拡張ポイントです。 + +追加レスポンスを宣言するだけなら、より便利な方法として [OpenAPIの追加レスポンス](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} を使うことができます。 + +/// + +`openapi_extra` パラメータを使って、*path operation* のOpenAPIスキーマを拡張できます。 + +### OpenAPI Extensions { #openapi-extensions } + +この `openapi_extra` は、例えば [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) を宣言するのに役立ちます。 + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py39.py hl[6] *} + +自動APIドキュメントを開くと、その拡張は特定の *path operation* の下部に表示されます。 + + + +そして（APIの `/openapi.json` にある）生成されたOpenAPIを見ると、その拡張も特定の *path operation* の一部として確認できます。 + +```JSON hl_lines="22" +{ + "openapi": "3.1.0", + "info": { + "title": "FastAPI", + "version": "0.1.0" + }, + "paths": { + "/items/": { + "get": { + "summary": "Read Items", + "operationId": "read_items_items__get", + "responses": { + "200": { + "description": "Successful Response", + "content": { + "application/json": { + "schema": {} + } + } + } + }, + "x-aperture-labs-portal": "blue" + } + } + } +} +``` + +### カスタムOpenAPI *path operation* スキーマ { #custom-openapi-path-operation-schema } + +`openapi_extra` 内の辞書は、*path operation* 用に自動生成されたOpenAPIスキーマと深くマージされます。 + +そのため、自動生成されたスキーマに追加データを加えることができます。 + +例えば、Pydanticを使ったFastAPIの自動機能を使わずに独自のコードでリクエストを読み取り・検証することを選べますが、それでもOpenAPIスキーマでリクエストを定義したい場合があります。 + +それは `openapi_extra` で行えます。 + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *} + +この例では、Pydanticモデルを一切宣言していません。実際、リクエストボディはJSONとして parsed されず、直接 `bytes` として読み取られます。そして `magic_data_reader()` 関数が、何らかの方法でそれをパースする責務を担います。 + +それでも、リクエストボディに期待されるスキーマを宣言できます。 + +### カスタムOpenAPI content type { #custom-openapi-content-type } + +同じトリックを使って、PydanticモデルでJSON Schemaを定義し、それを *path operation* 用のカスタムOpenAPIスキーマセクションに含めることができます。 + +また、リクエスト内のデータ型がJSONでない場合でもこれを行えます。 + +例えばこのアプリケーションでは、PydanticモデルからJSON Schemaを抽出するFastAPIの統合機能や、JSONの自動バリデーションを使っていません。実際、リクエストのcontent typeをJSONではなくYAMLとして宣言しています。 + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *} + +それでも、デフォルトの統合機能を使っていないにもかかわらず、YAMLで受け取りたいデータのために、Pydanticモデルを使って手動でJSON Schemaを生成しています。 + +そしてリクエストを直接使い、ボディを `bytes` として抽出します。これは、FastAPIがリクエストペイロードをJSONとしてパースしようとすらしないことを意味します。 + +その後、コード内でそのYAMLコンテンツを直接パースし、さらに同じPydanticモデルを使ってYAMLコンテンツを検証しています。 + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *} + +/// tip | 豆知識 + +ここでは同じPydanticモデルを再利用しています。 + +ただし同様に、別の方法で検証することもできます。 + +/// diff --git a/docs/ja/docs/advanced/response-directly.md b/docs/ja/docs/advanced/response-directly.md index 42412d507..7e83b9ffb 100644 --- a/docs/ja/docs/advanced/response-directly.md +++ b/docs/ja/docs/advanced/response-directly.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# レスポンスを直接返す +# レスポンスを直接返す { #return-a-response-directly } **FastAPI** の *path operation* では、通常は任意のデータを返すことができます: 例えば、 `dict`、`list`、Pydanticモデル、データベースモデルなどです。 @@ -10,7 +10,7 @@ これは例えば、カスタムヘッダーやcookieを返すときに便利です。 -## `Response` を返す +## `Response` を返す { #return-a-response } 実際は、`Response` やそのサブクラスを返すことができます。 @@ -26,7 +26,7 @@ これは多くの柔軟性を提供します。任意のデータ型を返したり、任意のデータ宣言やバリデーションをオーバーライドできます。 -## `jsonable_encoder` を `Response` の中で使う +## `jsonable_encoder` を `Response` の中で使う { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response } **FastAPI** はあなたが返す `Response` に対して何も変更を加えないので、コンテンツが準備できていることを保証しなければなりません。 @@ -34,7 +34,7 @@ このようなケースでは、レスポンスにデータを含める前に `jsonable_encoder` を使ってデータを変換できます。 -{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *} +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *} /// note | 技術詳細 @@ -44,7 +44,7 @@ /// -## カスタム `Response` を返す +## カスタム `Response` を返す { #returning-a-custom-response } 上記の例では必要な部分を全て示していますが、あまり便利ではありません。`item` を直接返すことができるし、**FastAPI** はそれを `dict` に変換して `JSONResponse`　に含めてくれるなど。すべて、デフォルトの動作です。 @@ -54,9 +54,9 @@ XMLを文字列にし、`Response` に含め、それを返します。 -{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *} +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *} -## 備考 +## 備考 { #notes } `Response` を直接返す場合、バリデーションや、変換 (シリアライズ) や、自動ドキュメントは行われません。 diff --git a/docs/ja/docs/advanced/websockets.md b/docs/ja/docs/advanced/websockets.md index 2517530ab..6c68c9f0b 100644 --- a/docs/ja/docs/advanced/websockets.md +++ b/docs/ja/docs/advanced/websockets.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# WebSocket +# WebSockets { #websockets } -**FastAPI**でWebSocketが使用できます。 +**FastAPI**でWebSocketsが使用できます。 -## `WebSockets`のインストール +## `websockets`のインストール { #install-websockets } -まず `WebSockets`のインストールが必要です。 +[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成し、それを有効化してから、「WebSocket」プロトコルを簡単に使えるようにするPythonライブラリの`websockets`をインストールしてください。
@@ -16,13 +16,13 @@ $ pip install websockets
-## WebSocket クライアント +## WebSockets クライアント { #websockets-client } -### 本番環境 +### 本番環境 { #in-production } 本番環境では、React、Vue.js、Angularなどの最新のフレームワークで作成されたフロントエンドを使用しているでしょう。 -そして、バックエンドとWebSocketを使用して通信するために、おそらくフロントエンドのユーティリティを使用することになるでしょう。 +そして、バックエンドとWebSocketsを使用して通信するために、おそらくフロントエンドのユーティリティを使用することになるでしょう。 または、ネイティブコードでWebSocketバックエンドと直接通信するネイティブモバイルアプリケーションがあるかもしれません。 @@ -30,21 +30,21 @@ $ pip install websockets --- -ただし、この例では非常にシンプルなHTML文書といくつかのJavaScriptを、すべてソースコードの中に入れて使用することにします。 +ただし、この例では非常にシンプルなHTML文書といくつかのJavaScriptを、すべて長い文字列の中に入れて使用することにします。 もちろん、これは最適な方法ではありませんし、本番環境で使うことはないでしょう。 本番環境では、上記の方法のいずれかの選択肢を採用することになるでしょう。 -しかし、これはWebSocketのサーバーサイドに焦点を当て、実用的な例を示す最も簡単な方法です。 +しかし、これはWebSocketsのサーバーサイドに焦点を当て、動作する例を示す最も簡単な方法です。 -{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[2,6:38,41:43] *} +{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[2,6:38,41:43] *} -## `websocket` を作成する +## `websocket` を作成する { #create-a-websocket } **FastAPI** アプリケーションで、`websocket` を作成します。 -{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[1,46:47] *} +{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *} /// note | 技術詳細 @@ -54,22 +54,22 @@ $ pip install websockets /// -## メッセージの送受信 +## メッセージを待機して送信する { #await-for-messages-and-send-messages } -WebSocketルートでは、 `await` を使ってメッセージの送受信ができます。 +WebSocketルートでは、メッセージを待機して送信するために `await` を使用できます。 -{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[48:52] *} +{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[48:52] *} バイナリやテキストデータ、JSONデータを送受信できます。 -## 試してみる +## 試してみる { #try-it } -ファイル名が `main.py` である場合、以下の方法でアプリケーションを実行します。 +ファイル名が `main.py` である場合、以下でアプリケーションを実行します。
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ``` @@ -86,7 +86,7 @@ $ uvicorn main:app --reload -そして、 WebSocketを使用した**FastAPI**アプリケーションが応答します。 +そして、 WebSocketsを使用した**FastAPI**アプリケーションが応答します。 @@ -96,7 +96,7 @@ $ uvicorn main:app --reload そして、これらの通信はすべて同じWebSocket接続を使用します。 -## 依存関係 +## `Depends` などの使用 { #using-depends-and-others } WebSocketエンドポイントでは、`fastapi` から以下をインポートして使用できます。 @@ -107,28 +107,26 @@ WebSocketエンドポイントでは、`fastapi` から以下をインポート * `Path` * `Query` -これらは、他のFastAPI エンドポイント/*path operation* の場合と同じように機能します。 +これらは、他のFastAPI エンドポイント/*path operations* の場合と同じように機能します。 -{* ../../docs_src/websockets/tutorial002.py hl[58:65,68:83] *} +{* ../../docs_src/websockets/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *} /// info | 情報 -WebSocket で `HTTPException` を発生させることはあまり意味がありません。したがって、WebSocketの接続を直接閉じる方がよいでしょう。 +これはWebSocketであるため、`HTTPException` を発生させることはあまり意味がありません。代わりに `WebSocketException` を発生させます。 クロージングコードは、仕様で定義された有効なコードの中から使用することができます。 -将来的には、どこからでも `raise` できる `WebSocketException` が用意され、専用の例外ハンドラを追加できるようになる予定です。これは、Starlette の PR #527 に依存するものです。 - /// -### 依存関係を用いてWebSocketsを試してみる +### 依存関係を用いてWebSocketsを試してみる { #try-the-websockets-with-dependencies } -ファイル名が `main.py` である場合、以下の方法でアプリケーションを実行します。 +ファイル名が `main.py` である場合、以下でアプリケーションを実行します。
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ``` @@ -137,14 +135,14 @@ $ uvicorn main:app --reload ブラウザで http://127.0.0.1:8000 を開きます。 -クライアントが設定できる項目は以下の通りです。 +そこで、以下を設定できます。 * パスで使用される「Item ID」 * クエリパラメータとして使用される「Token」 /// tip | 豆知識 -クエリ `token` は依存パッケージによって処理されることに注意してください。 +クエリ `token` は依存関係によって処理されることに注意してください。 /// @@ -152,11 +150,11 @@ $ uvicorn main:app --reload -## 切断や複数クライアントへの対応 +## 切断や複数クライアントの処理 { #handling-disconnections-and-multiple-clients } WebSocket接続が閉じられると、 `await websocket.receive_text()` は例外 `WebSocketDisconnect` を発生させ、この例のようにキャッチして処理することができます。 -{* ../../docs_src/websockets/tutorial003.py hl[81:83] *} +{* ../../docs_src/websockets/tutorial003_py39.py hl[79:81] *} 試してみるには、 @@ -174,15 +172,15 @@ Client #1596980209979 left the chat 上記のアプリは、複数の WebSocket 接続に対してメッセージを処理し、ブロードキャストする方法を示すための最小限のシンプルな例です。 -しかし、すべての接続がメモリ内の単一のリストで処理されるため、プロセスの実行中にのみ機能し、単一のプロセスでのみ機能することに注意してください。 +しかし、すべてがメモリ内の単一のリストで処理されるため、プロセスの実行中にのみ機能し、単一のプロセスでのみ機能することに注意してください。 -もしFastAPIと簡単に統合できて、RedisやPostgreSQLなどでサポートされている、より堅牢なものが必要なら、encode/broadcaster を確認してください。 +FastAPIと簡単に統合できて、RedisやPostgreSQLなどでサポートされている、より堅牢なものが必要なら、encode/broadcaster を確認してください。 /// -## その他のドキュメント +## 詳細情報 { #more-info } オプションの詳細については、Starletteのドキュメントを確認してください。 -* `WebSocket` クラス -* クラスベースのWebSocket処理 +* `WebSocket` クラス. +* クラスベースのWebSocket処理. diff --git a/docs/ja/docs/benchmarks.md b/docs/ja/docs/benchmarks.md index 966d199c5..fbfba2e63 100644 --- a/docs/ja/docs/benchmarks.md +++ b/docs/ja/docs/benchmarks.md @@ -1,34 +1,34 @@ -# ベンチマーク +# ベンチマーク { #benchmarks } -TechEmpowerの独立したベンチマークでは、Uvicornの下で動作する**FastAPI**アプリケーションは、利用可能な最速のPythonフレームワークの1つであり、下回っているのはStarletteとUvicorn自体 (FastAPIによって内部で使用される) のみだと示されています。 +TechEmpowerの独立したベンチマークでは、Uvicornの下で動作する**FastAPI**アプリケーションは、利用可能な最速のPythonフレームワークの1つであり、下回っているのはStarletteとUvicorn自体（FastAPIによって内部で使用される）のみだと示されています。 ただし、ベンチマークを確認し、比較する際には下記の内容に気を付けてください。 -## ベンチマークと速度 +## ベンチマークと速度 { #benchmarks-and-speed } -ベンチマークを確認する時、異なるツールを同等なものと比較するのが一般的です。 +ベンチマークを確認する時、異なるタイプの複数のツールが同等のものとして比較されているのを目にするのが一般的です。 -具体的には、Uvicorn、Starlette、FastAPIを (他の多くのツールと) 比較しました。 +具体的には、Uvicorn、Starlette、FastAPIを（他の多くのツールの中で）まとめて比較しているのを目にすることがあります。 ツールで解決する問題がシンプルなほど、パフォーマンスが向上します。また、ほとんどのベンチマークは、ツールから提供される追加機能をテストしていません。 階層関係はこのようになります。 * **Uvicorn**: ASGIサーバー - * **Starlette**: (Uvicornを使用) WEBマイクロフレームワーク - * **FastAPI**: (Starletteを使用) データバリデーションなどの、APIを構築する追加機能を備えたAPIマイクロフレームワーク + * **Starlette**: （Uvicornを使用）webマイクロフレームワーク + * **FastAPI**: （Starletteを使用）データバリデーションなど、APIを構築するためのいくつかの追加機能を備えたAPIマイクロフレームワーク * **Uvicorn**: - * サーバー自体に余分なコードが少ないので、最高のパフォーマンスが得られます。 - * Uvicornにアプリケーションを直接書くことはできません。つまり、あなたのコードには、Starlette (または** FastAPI **) が提供するコードを、多かれ少なかれ含める必要があります。そうすると、最終的なアプリケーションは、フレームワークを使用してアプリのコードとバグを最小限に抑えた場合と同じオーバーヘッドになります。 - * もしUvicornを比較する場合は、Daphne、Hypercorn、uWSGIなどのアプリケーションサーバーと比較してください。 + * サーバー自体以外に余分なコードがあまりないため、最高のパフォーマンスになります。 + * Uvicornにアプリケーションを直接書くことはないでしょう。それは、あなたのコードに、Starlette（または**FastAPI**）が提供するコードを、少なくとも多かれ少なかれ含める必要があるということです。そして、もしそうした場合、最終的なアプリケーションは、フレームワークを使用してアプリのコードとバグを最小限に抑えた場合と同じオーバーヘッドになります。 + * Uvicornを比較する場合は、Daphne、Hypercorn、uWSGIなどのアプリケーションサーバーと比較してください。 * **Starlette**: - * Uvicornに次ぐ性能を持つでしょう。実際、StarletteはUvicornを使用しています。だから、より多くのコードを実行する必要があり、Uvicornよりも「遅く」なってしまうだけなのです。 - * しかし、パスベースのルーティングなどのシンプルなWEBアプリケーションを構築する機能を提供します。 - * もしStarletteを比較する場合は、Sanic、Flask、DjangoなどのWEBフレームワーク (もしくはマイクロフレームワーク) と比較してください。 + * Uvicornに次ぐ性能になるでしょう。実際、Starletteは実行にUvicornを使用しています。そのため、おそらく、より多くのコードを実行しなければならない分だけ、Uvicornより「遅く」なるだけです。 + * しかし、パスに基づくルーティングなどを使って、シンプルなwebアプリケーションを構築するためのツールを提供します。 + * Starletteを比較する場合は、Sanic、Flask、Djangoなどのwebフレームワーク（またはマイクロフレームワーク）と比較してください。 * **FastAPI**: - * StarletteがUvicornを使っているのと同じで、**FastAPI**はStarletteを使っており、それより速くできません。 - * FastAPIはStarletteの上にさらに多くの機能を提供します。データの検証やシリアライゼーションなど、APIを構築する際に常に必要な機能です。また、それを使用することで、自動ドキュメント化を無料で取得できます (ドキュメントは実行中のアプリケーションにオーバーヘッドを追加せず、起動時に生成されます) 。 - * FastAPIを使用せず、直接Starlette (またはSanic, Flask, Responderなど) を使用した場合、データの検証とシリアライズをすべて自分で実装する必要があります。そのため、最終的なアプリケーションはFastAPIを使用して構築した場合と同じオーバーヘッドが発生します。そして、多くの場合、このデータ検証とシリアライズは、アプリケーションのコードの中で最大の記述量になります。 - * FastAPIを使用することで、開発時間、バグ、コード行数を節約でき、使用しない場合 (あなたが全ての機能を実装し直した場合) と同じかそれ以上のパフォーマンスを得られます。 - * もしFastAPIを比較する場合は、Flask-apispec、NestJS、Moltenなどのデータ検証や、シリアライズの機能を提供するWEBフレームワーク (や機能のセット) と比較してください。これらはデータの自動検証や、シリアライズ、ドキュメント化が統合されたフレームワークです。 + * StarletteがUvicornを使用しており、それより速くできないのと同じように、**FastAPI**はStarletteを使用しているため、それより速くできません。 + * FastAPIはStarletteの上に、より多くの機能を提供します。データバリデーションやシリアライゼーションのように、APIを構築する際にほとんど常に必要な機能です。また、それを使用することで、自動ドキュメント化を無料で利用できます（自動ドキュメントは実行中のアプリケーションにオーバーヘッドを追加せず、起動時に生成されます）。 + * FastAPIを使用せず、Starletteを直接（またはSanic、Flask、Responderなど別のツールを）使用した場合、データバリデーションとシリアライゼーションをすべて自分で実装する必要があります。そのため、最終的なアプリケーションはFastAPIを使用して構築した場合と同じオーバーヘッドが発生します。そして多くの場合、このデータバリデーションとシリアライゼーションは、アプリケーションで書かれるコードの大部分になります。 + * そのため、FastAPIを使用することで、開発時間、バグ、コード行数を節約でき、使用しない場合（あなたがそれをすべて自分のコードで実装する必要があるため）と比べて、同じパフォーマンス（またはそれ以上）を得られる可能性があります。 + * FastAPIを比較する場合は、Flask-apispec、NestJS、Moltenなど、データバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化を提供するwebアプリケーションフレームワーク（またはツール群）と比較してください。自動データバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化が統合されたフレームワークです。 diff --git a/docs/ja/docs/deployment/concepts.md b/docs/ja/docs/deployment/concepts.md index a0d4fb35b..787eb2e73 100644 --- a/docs/ja/docs/deployment/concepts.md +++ b/docs/ja/docs/deployment/concepts.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# デプロイメントのコンセプト +# デプロイメントのコンセプト { #deployments-concepts } **FastAPI**を用いたアプリケーションをデプロイするとき、もしくはどのようなタイプのWeb APIであっても、おそらく気になるコンセプトがいくつかあります。 @@ -10,12 +10,12 @@ * 起動時の実行 * 再起動 * レプリケーション（実行中のプロセス数） -* メモリー +* メモリ * 開始前の事前のステップ これらが**デプロイメント**にどのような影響を与えるかを見ていきましょう。 -最終的な目的は、**安全な方法で**APIクライアントに**サービスを提供**し、**中断を回避**するだけでなく、**計算リソース**（例えばリモートサーバー/仮想マシン）を可能な限り効率的に使用することです。🚀 +最終的な目的は、**安全な方法で**APIクライアントに**サービスを提供**し、**中断を回避**するだけでなく、**計算リソース**（例えばリモートサーバー/仮想マシン）を可能な限り効率的に使用することです。 🚀 この章では前述した**コンセプト**についてそれぞれ説明します。 @@ -27,16 +27,16 @@ しかし、今はこれらの重要な**コンセプトに基づくアイデア**を確認しましょう。これらのコンセプトは、他のどのタイプのWeb APIにも当てはまります。💡 -## セキュリティ - HTTPS +## セキュリティ - HTTPS { #security-https } [前チャプターのHTTPSについて](https.md){.internal-link target=_blank}では、HTTPSがどのようにAPIを暗号化するのかについて学びました。 通常、アプリケーションサーバにとって**外部の**コンポーネントである**TLS Termination Proxy**によって提供されることが一般的です。このプロキシは通信の暗号化を担当します。 -さらにセキュアな通信において、HTTPS証明書の定期的な更新を行いますが、これはTLS Termination Proxyと同じコンポーネントが担当することもあれば、別のコンポーネントが担当することもあります。 +さらに、HTTPS証明書の更新を担当するものが必要で、同じコンポーネントが担当することもあれば、別のコンポーネントが担当することもあります。 -### HTTPS 用ツールの例 +### HTTPS 用ツールの例 { #example-tools-for-https } TLS Termination Proxyとして使用できるツールには以下のようなものがあります： * Traefik @@ -59,11 +59,11 @@ TLS Termination Proxyとして使用できるツールには以下のような 次に考慮すべきコンセプトは、実際のAPIを実行するプログラム（例：Uvicorn）に関連するものすべてです。 -## プログラム と プロセス +## プログラム と プロセス { #program-and-process } 私たちは「**プロセス**」という言葉についてたくさん話すので、その意味や「**プログラム**」という言葉との違いを明確にしておくと便利です。 -### プログラムとは何か +### プログラムとは何か { #what-is-a-program } **プログラム**という言葉は、一般的にいろいろなものを表現するのに使われます： @@ -71,7 +71,7 @@ TLS Termination Proxyとして使用できるツールには以下のような * OSによって実行することができるファイル（例: `python`, `python.exe` or `uvicorn`） * OS上で**実行**している間、CPUを使用し、メモリ上に何かを保存する特定のプログラム（**プロセス**とも呼ばれる） -### プロセスとは何か +### プロセスとは何か { #what-is-a-process } **プロセス**という言葉は通常、より具体的な意味で使われ、OSで実行されているものだけを指します（先ほどの最後の説明のように）： @@ -92,27 +92,29 @@ OSの「タスク・マネージャー」や「システム・モニター」（ さて、**プロセス**と**プログラム**という用語の違いを確認したところで、デプロイメントについて話を続けます。 -## 起動時の実行 +## 起動時の実行 { #running-on-startup } ほとんどの場合、Web APIを作成するときは、クライアントがいつでもアクセスできるように、**常に**中断されることなく**実行される**ことを望みます。もちろん、特定の状況でのみ実行させたい特別な理由がある場合は別ですが、その時間のほとんどは、常に実行され、**利用可能**であることを望みます。 -### リモートサーバー上での実行 +### リモートサーバー上での実行 { #in-a-remote-server } -リモートサーバー（クラウドサーバー、仮想マシンなど）をセットアップするときにできる最も簡単なことは、ローカルで開発するときと同じように、Uvicorn（または同様のもの）を手動で実行することです。 この方法は**開発中**には役に立つと思われます。 +リモートサーバー（クラウドサーバー、仮想マシンなど）をセットアップするときにできる最も簡単なことは、ローカルで開発するときと同じように、`fastapi run`（Uvicornを使用します）や同様のものを手動で実行することです。 + +そしてこれは動作し、**開発中**には役に立つでしょう。 しかし、サーバーへの接続が切れた場合、**実行中のプロセス**はおそらくダウンしてしまうでしょう。 そしてサーバーが再起動された場合（アップデートやクラウドプロバイダーからのマイグレーションの後など）、おそらくあなたはそれに**気づかないでしょう**。そのため、プロセスを手動で再起動しなければならないことすら気づかないでしょう。つまり、APIはダウンしたままなのです。😱 -### 起動時に自動的に実行 +### 起動時に自動的に実行 { #run-automatically-on-startup } 一般的に、サーバープログラム（Uvicornなど）はサーバー起動時に自動的に開始され、**人の介入**を必要とせずに、APIと一緒にプロセスが常に実行されるようにしたいと思われます（UvicornがFastAPIアプリを実行するなど）。 -### 別のプログラムの用意 +### 別のプログラムの用意 { #separate-program } これを実現するために、通常は**別のプログラム**を用意し、起動時にアプリケーションが実行されるようにします。そして多くの場合、他のコンポーネントやアプリケーション、例えばデータベースも実行されるようにします。 -### 起動時に実行するツールの例 +### 起動時に実行するツールの例 { #example-tools-to-run-at-startup } 実行するツールの例をいくつか挙げます: @@ -127,31 +129,33 @@ OSの「タスク・マネージャー」や「システム・モニター」（ 次の章で、より具体的な例を挙げていきます。 -## 再起動 +## 再起動 { #restarts } 起動時にアプリケーションが実行されることを確認するのと同様に、失敗後にアプリケーションが**再起動**されることも確認したいと思われます。 -### 我々は間違いを犯す +### 我々は間違いを犯す { #we-make-mistakes } 私たち人間は常に**間違い**を犯します。ソフトウェアには、ほとんど常に**バグ**があらゆる箇所に隠されています。🐛 -### 小さなエラーは自動的に処理される +そして私たち開発者は、それらのバグを見つけたり新しい機能を実装したりしながらコードを改善し続けます（新しいバグも追加してしまうかもしれません😅）。 + +### 小さなエラーは自動的に処理される { #small-errors-automatically-handled } FastAPIでWeb APIを構築する際に、コードにエラーがある場合、FastAPIは通常、エラーを引き起こした単一のリクエストにエラーを含めます。🛡 クライアントはそのリクエストに対して**500 Internal Server Error**を受け取りますが、アプリケーションは完全にクラッシュするのではなく、次のリクエストのために動作を続けます。 -### 重大なエラー - クラッシュ +### 重大なエラー - クラッシュ { #bigger-errors-crashes } しかしながら、**アプリケーション全体をクラッシュさせるようなコードを書いて**UvicornとPythonをクラッシュさせるようなケースもあるかもしれません。💥 -それでも、ある箇所でエラーが発生したからといって、アプリケーションを停止させたままにしたくないでしょう。 少なくとも壊れていない*パスオペレーション*については、**実行し続けたい**はずです。 +それでも、ある箇所でエラーが発生したからといって、アプリケーションを停止させたままにしたくないでしょう。 少なくとも壊れていない*path operation*については、**実行し続けたい**はずです。 -### クラッシュ後の再起動 +### クラッシュ後の再起動 { #restart-after-crash } しかし、実行中の**プロセス**をクラッシュさせるような本当にひどいエラーの場合、少なくとも2〜3回ほどプロセスを**再起動**させる外部コンポーネントが必要でしょう。 -/// tip +/// tip | 豆知識 ...とはいえ、アプリケーション全体が**すぐにクラッシュする**のであれば、いつまでも再起動し続けるのは意味がないでしょう。しかし、その場合はおそらく開発中か少なくともデプロイ直後に気づくと思われます。 @@ -161,7 +165,7 @@ FastAPIでWeb APIを構築する際に、コードにエラーがある場合、 あなたはおそらく**外部コンポーネント**がアプリケーションの再起動を担当することを望むと考えます。 なぜなら、その時点でUvicornとPythonを使った同じアプリケーションはすでにクラッシュしており、同じアプリケーションの同じコードに対して何もできないためです。 -### 自動的に再起動するツールの例 +### 自動的に再起動するツールの例 { #example-tools-to-restart-automatically } ほとんどの場合、前述した**起動時にプログラムを実行する**ために使用されるツールは、自動で**再起動**することにも利用されます。 @@ -176,19 +180,19 @@ FastAPIでWeb APIを構築する際に、コードにエラーがある場合、 * クラウドプロバイダーがサービスの一部として内部的に処理 * そのほか... -## レプリケーション - プロセスとメモリー +## レプリケーション - プロセスとメモリ { #replication-processes-and-memory } -FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープログラムを使用し、**1つのプロセス**で1度に複数のクライアントに同時に対応できます。 +FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn を実行する `fastapi` コマンドのようなサーバープログラムを使用し、**1つのプロセス**で1度に複数のクライアントに同時に対応できます。 しかし、多くの場合、複数のワーカー・プロセスを同時に実行したいと考えるでしょう。 -### 複数のプロセス - Worker +### 複数のプロセス - Worker { #multiple-processes-workers } クライアントの数が単一のプロセスで処理できる数を超えており（たとえば仮想マシンがそれほど大きくない場合）、かつサーバーの CPU に**複数のコア**がある場合、同じアプリケーションで同時に**複数のプロセス**を実行させ、すべてのリクエストを分散させることができます。 同じAPIプログラムの**複数のプロセス**を実行する場合、それらは一般的に**Worker／ワーカー**と呼ばれます。 -### ワーカー・プロセス と ポート +### ワーカー・プロセス と ポート { #worker-processes-and-ports } [HTTPSについて](https.md){.internal-link target=_blank}のドキュメントで、1つのサーバーで1つのポートとIPアドレスの組み合わせでリッスンできるのは1つのプロセスだけであることを覚えていますでしょうか？ @@ -197,13 +201,13 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ そのため、**複数のプロセス**を同時に持つには**ポートでリッスンしている単一のプロセス**が必要であり、それが何らかの方法で各ワーカー・プロセスに通信を送信することが求められます。 -### プロセスあたりのメモリー +### プロセスあたりのメモリ { #memory-per-process } さて、プログラムがメモリにロードする際には、例えば機械学習モデルや大きなファイルの内容を変数に入れたりする場合では、**サーバーのメモリ（RAM）**を少し消費します。 そして複数のプロセスは通常、**メモリを共有しません**。これは、実行中の各プロセスがそれぞれ独自の変数やメモリ等を持っていることを意味します。つまり、コード内で大量のメモリを消費している場合、**各プロセス**は同等の量のメモリを消費することになります。 -### サーバーメモリー +### サーバーメモリ { #server-memory } 例えば、あなたのコードが **1GBのサイズの機械学習モデル**をロードする場合、APIで1つのプロセスを実行すると、少なくとも1GBのRAMを消費します。 @@ -211,7 +215,7 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ リモートサーバーや仮想マシンのRAMが3GBしかない場合、4GB以上のRAMをロードしようとすると問題が発生します。🚨 -### 複数プロセス - 例 +### 複数プロセス - 例 { #multiple-processes-an-example } この例では、2つの**ワーカー・プロセス**を起動し制御する**マネージャー・ プロセス**があります。 @@ -227,7 +231,7 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ 毎回同程度の計算を行うAPIがあり、多くのクライアントがいるのであれば、**CPU使用率**もおそらく**安定**するでしょう（常に急激に上下するのではなく）。 -### レプリケーション・ツールと戦略の例 +### レプリケーション・ツールと戦略の例 { #examples-of-replication-tools-and-strategies } これを実現するにはいくつかのアプローチがありますが、具体的な戦略については次の章(Dockerやコンテナの章など)で詳しく説明します。 @@ -237,25 +241,22 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ 考えられる組み合わせと戦略をいくつか紹介します： -* **Gunicorn**が**Uvicornワーカー**を管理 - * Gunicornは**IP**と**ポート**をリッスンする**プロセスマネージャ**で、レプリケーションは**複数のUvicornワーカー・プロセス**を持つことによって行われる。 -* **Uvicorn**が**Uvicornワーカー**を管理 +* `--workers` を指定した **Uvicorn** * 1つのUvicornの**プロセスマネージャー**が**IP**と**ポート**をリッスンし、**複数のUvicornワーカー・プロセス**を起動する。 * **Kubernetes**やその他の分散**コンテナ・システム** * **Kubernetes**レイヤーの何かが**IP**と**ポート**をリッスンする。レプリケーションは、**複数のコンテナ**にそれぞれ**1つのUvicornプロセス**を実行させることで行われる。 * **クラウド・サービス**によるレプリケーション * クラウド・サービスはおそらく**あなたのためにレプリケーションを処理**します。**実行するプロセス**や使用する**コンテナイメージ**を定義できるかもしれませんが、いずれにせよ、それはおそらく**単一のUvicornプロセス**であり、クラウドサービスはそのレプリケーションを担当するでしょう。 -/// tip +/// tip | 豆知識 これらの**コンテナ**やDockerそしてKubernetesに関する項目が、まだあまり意味をなしていなくても心配しないでください。 - -コンテナ・イメージ、Docker、Kubernetesなどについては、次の章で詳しく説明します: [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. +コンテナ・イメージ、Docker、Kubernetesなどについては、将来の章で詳しく説明します: [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. /// -## 開始前の事前のステップ +## 開始前の事前のステップ { #previous-steps-before-starting } アプリケーションを**開始する前**に、いくつかのステップを実行したい場合が多くあります。 @@ -271,7 +272,7 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ もちろん、事前のステップを何度も実行しても問題がない場合もあり、その際は対処がかなり楽になります。 -/// tip +/// tip | 豆知識 また、セットアップによっては、アプリケーションを開始する前の**事前のステップ**が必要ない場合もあることを覚えておいてください。 @@ -279,7 +280,7 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ /// -### 事前ステップの戦略例 +### 事前ステップの戦略例 { #examples-of-previous-steps-strategies } これは**システムを**デプロイする方法に**大きく依存**するだろうし、おそらくプログラムの起動方法や再起動の処理などにも関係してくるでしょう。 @@ -289,14 +290,13 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ * 事前のステップを実行し、アプリケーションを起動するbashスクリプト * 利用するbashスクリプトを起動／再起動したり、エラーを検出したりする方法は以前として必要になるでしょう。 -/// tip +/// tip | 豆知識 - -コンテナを使った具体的な例については、次の章で紹介します: [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. +コンテナを使った具体的な例については、将来の章で紹介します: [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. /// -## リソースの利用 +## リソースの利用 { #resource-utilization } あなたのサーバーは**リソース**であり、プログラムを実行しCPUの計算時間や利用可能なRAMメモリを消費または**利用**することができます。 @@ -319,7 +319,7 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ `htop`のような単純なツールを使って、サーバーで使用されているCPUやRAM、あるいは各プロセスで使用されている量を見ることができます。あるいは、より複雑な監視ツールを使って、サーバに分散して使用することもできます。 -## まとめ +## まとめ { #recap } アプリケーションのデプロイ方法を決定する際に、考慮すべきであろう主要なコンセプトのいくつかを紹介していきました： @@ -327,7 +327,7 @@ FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn のようなサーバープロ * 起動時の実行 * 再起動 * レプリケーション（実行中のプロセス数） -* メモリー +* メモリ * 開始前の事前ステップ これらの考え方とその適用方法を理解することで、デプロイメントを設定したり調整したりする際に必要な直感的な判断ができるようになるはずです。🤓 diff --git a/docs/ja/docs/deployment/docker.md b/docs/ja/docs/deployment/docker.md index 53fc851f1..6c182448c 100644 --- a/docs/ja/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/ja/docs/deployment/docker.md @@ -1,20 +1,17 @@ -# コンテナ内のFastAPI - Docker +# コンテナ内のFastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker } -FastAPIアプリケーションをデプロイする場合、一般的なアプローチは**Linuxコンテナ・イメージ**をビルドすることです。 - -基本的には **Docker**を用いて行われます。生成されたコンテナ・イメージは、いくつかの方法のいずれかでデプロイできます。 +FastAPIアプリケーションをデプロイする場合、一般的なアプローチは**Linuxコンテナ・イメージ**をビルドすることです。基本的には **Docker**を用いて行われます。生成されたコンテナ・イメージは、いくつかの方法のいずれかでデプロイできます。 Linuxコンテナの使用には、**セキュリティ**、**反復可能性（レプリカビリティ）**、**シンプリシティ**など、いくつかの利点があります。 -/// tip +/// tip | 豆知識 -TODO: なぜか遷移できない お急ぎで、すでにこれらの情報をご存じですか？ [以下の`Dockerfile`の箇所👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)へジャンプしてください。 ///
-Dockerfile プレビュー 👀 +Dockerfile Preview 👀 ```Dockerfile FROM python:3.9 @@ -27,15 +24,15 @@ RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt COPY ./app /code/app -CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] # If running behind a proxy like Nginx or Traefik add --proxy-headers -# CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80", "--proxy-headers"] +# CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--proxy-headers"] ```
-## コンテナとは何か +## コンテナとは何か { #what-is-a-container } コンテナ（主にLinuxコンテナ）は、同じシステム内の他のコンテナ（他のアプリケーションやコンポーネント）から隔離された状態を保ちながら、すべての依存関係や必要なファイルを含むアプリケーションをパッケージ化する非常に**軽量**な方法です。 @@ -45,7 +42,7 @@ Linuxコンテナは、ホスト（マシン、仮想マシン、クラウドサ コンテナはまた、独自の**分離された**実行プロセス（通常は1つのプロセスのみ）や、ファイルシステム、ネットワークを持ちます。 このことはデプロイ、セキュリティ、開発などを簡素化させます。 -## コンテナ・イメージとは何か +## コンテナ・イメージとは何か { #what-is-a-container-image } **コンテナ**は、**コンテナ・イメージ**から実行されます。 @@ -53,23 +50,17 @@ Linuxコンテナは、ホスト（マシン、仮想マシン、クラウドサ 保存された静的コンテンツである「**コンテナイメージ**」とは対照的に、「**コンテナ**」は通常、実行中のインスタンス、つまり**実行**されているものを指します。 -**コンテナ**が起動され実行されるとき（**コンテナイメージ**から起動されるとき）、ファイルや環境変数などが作成されたり変更されたりする可能性があります。 - -これらの変更はそのコンテナ内にのみ存在しますが、基盤となるコンテナ・イメージには残りません（ディスクに保存されません）。 +**コンテナ**が起動され実行されるとき（**コンテナイメージ**から起動されるとき）、ファイルや環境変数などが作成されたり変更されたりする可能性があります。これらの変更はそのコンテナ内にのみ存在しますが、基盤となるコンテナ・イメージには残りません（ディスクに保存されません）。 コンテナイメージは **プログラム** ファイルやその内容、例えば `python` と `main.py` ファイルに匹敵します。 -そして、**コンテナ**自体は（**コンテナイメージ**とは対照的に）イメージをもとにした実際の実行中のインスタンスであり、**プロセス**に匹敵します。 +そして、**コンテナ**自体は（**コンテナイメージ**とは対照的に）イメージをもとにした実際の実行中のインスタンスであり、**プロセス**に匹敵します。実際、コンテナが実行されているのは、**プロセスが実行されている**ときだけです（通常は単一のプロセスだけです）。 コンテナ内で実行中のプロセスがない場合、コンテナは停止します。 -実際、コンテナが実行されているのは、**プロセスが実行されている**ときだけです（通常は単一のプロセスだけです）。 コンテナ内で実行中のプロセスがない場合、コンテナは停止します。 - -## コンテナ・イメージ +## コンテナ・イメージ { #container-images } Dockerは、**コンテナ・イメージ**と**コンテナ**を作成・管理するための主要なツールの1つです。 -そして、DockerにはDockerイメージ（コンテナ）を共有するDocker Hubというものがあります。 - -Docker Hubは 多くのツールや環境、データベース、アプリケーションに対応している予め作成された**公式のコンテナ・イメージ**をパブリックに提供しています。 +そして、多くのツールや環境、データベース、アプリケーションに対応している予め作成された**公式のコンテナ・イメージ**をパブリックに提供しているDocker Hubというものがあります。 例えば、公式イメージの1つにPython Imageがあります。 @@ -88,7 +79,7 @@ Docker Hubは 多くのツールや環境、データベース、アプリケー すべてのコンテナ管理システム（DockerやKubernetesなど）には、こうしたネットワーキング機能が統合されています。 -## コンテナとプロセス +## コンテナとプロセス { #containers-and-processes } 通常、**コンテナ・イメージ**はそのメタデータに**コンテナ**の起動時に実行されるデフォルトのプログラムまたはコマンドと、そのプログラムに渡されるパラメータを含みます。コマンドラインでの操作とよく似ています。 @@ -100,7 +91,7 @@ Docker Hubは 多くのツールや環境、データベース、アプリケー しかし、**少なくとも1つの実行中のプロセス**がなければ、実行中のコンテナを持つことはできないです。メイン・プロセスが停止すれば、コンテナも停止します。 -## Build a Docker Image for FastAPI +## FastAPI用のDockerイメージをビルドする { #build-a-docker-image-for-fastapi } ということで、何か作りましょう！🚀 @@ -112,7 +103,7 @@ FastAPI用の**Dockerイメージ**を、**公式Python**イメージに基づ * **Raspberry Pi**で実行する場合 * コンテナ・イメージを実行してくれるクラウド・サービスなどを利用する場合 -### パッケージ要件（package requirements） +### パッケージ要件 { #package-requirements } アプリケーションの**パッケージ要件**は通常、何らかのファイルに記述されているはずです。 @@ -125,9 +116,8 @@ FastAPI用の**Dockerイメージ**を、**公式Python**イメージに基づ 例えば、`requirements.txt` は次のようになります： ``` -fastapi>=0.68.0,<0.69.0 -pydantic>=1.8.0,<2.0.0 -uvicorn>=0.15.0,<0.16.0 +fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0 +pydantic>=2.7.0,<3.0.0 ``` そして通常、例えば `pip` を使ってこれらのパッケージの依存関係をインストールします： @@ -137,28 +127,24 @@ uvicorn>=0.15.0,<0.16.0 ```console $ pip install -r requirements.txt ---> 100% -Successfully installed fastapi pydantic uvicorn +Successfully installed fastapi pydantic ```
-/// info +/// info | 情報 パッケージの依存関係を定義しインストールするためのフォーマットやツールは他にもあります。 -Poetryを使った例は、後述するセクションでご紹介します。👇 - /// -### **FastAPI**コードを作成する +### **FastAPI**コードを作成する { #create-the-fastapi-code } -* `app` ディレクトリを作成し、その中に入ります -* 空のファイル `__init__.py` を作成します -* `main.py` ファイルを作成します： +* `app` ディレクトリを作成し、その中に入ります。 +* 空のファイル `__init__.py` を作成します。 +* 次の内容で `main.py` ファイルを作成します： ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -170,32 +156,32 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` -### Dockerfile +### Dockerfile { #dockerfile } 同じプロジェクト・ディレクトリに`Dockerfile`というファイルを作成します： ```{ .dockerfile .annotate } -# (1) +# (1)! FROM python:3.9 -# (2) +# (2)! WORKDIR /code -# (3) +# (3)! COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt -# (4) +# (4)! RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt -# (5) +# (5)! COPY ./app /code/app -# (6) -CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] +# (6)! +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] ``` 1. 公式のPythonベースイメージから始めます @@ -211,9 +197,10 @@ CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] このファイルは**頻繁には変更されない**ので、Dockerはこのステップではそれを検知し**キャッシュ**を使用し、次のステップでもキャッシュを有効にします。 4. 要件ファイルにあるパッケージの依存関係をインストールします + `--no-cache-dir` オプションはダウンロードしたパッケージをローカルに保存しないように `pip` に指示します。これは、同じパッケージをインストールするために `pip` を再度実行する場合にのみ有効ですが、コンテナで作業する場合はそうではないです。 - /// note + /// note | 備考 `--no-cache-dir`は`pip`に関連しているだけで、Dockerやコンテナとは何の関係もないです。 @@ -225,26 +212,56 @@ CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] このステップでキャッシュを使用すると、開発中にイメージを何度もビルドする際に、**毎回**すべての依存関係を**ダウンロードしてインストールする**代わりに多くの**時間**を**節約**できます。 -5. ./app` ディレクトリを `/code` ディレクトリの中にコピーする。 +5. `./app` ディレクトリを `/code` ディレクトリの中にコピーする。 これには**最も頻繁に変更される**すべてのコードが含まれているため、Dockerの**キャッシュ**は**これ以降のステップ**に簡単に使用されることはありません。 そのため、コンテナイメージのビルド時間を最適化するために、`Dockerfile`の **最後** にこれを置くことが重要です。 -6. `uvicorn`サーバーを実行するための**コマンド**を設定します +6. 内部でUvicornを使用する `fastapi run` を使うための**コマンド**を設定します `CMD` は文字列のリストを取り、それぞれの文字列はスペースで区切られたコマンドラインに入力するものです。 このコマンドは **現在の作業ディレクトリ**から実行され、上記の `WORKDIR /code` にて設定した `/code` ディレクトリと同じです。 - そのためプログラムは `/code` で開始しその中にあなたのコードがある `./app` ディレクトリがあるので、**Uvicorn** は `app.main` から `app` を参照し、**インポート** することができます。 +/// tip | 豆知識 -/// tip - -コード内の"+"の吹き出しをクリックして、各行が何をするのかをレビューしてください。👆 +コード内の各番号バブルをクリックして、各行が何をするのかをレビューしてください。👆 /// +/// warning | 注意 + +以下で説明する通り、`CMD` 命令は**常に** **exec形式**を使用してください。 + +/// + +#### `CMD` を使う - Exec形式 { #use-cmd-exec-form } + +Docker命令 `CMD` は2つの形式で書けます： + +✅ **Exec** 形式： + +```Dockerfile +# ✅ Do this +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] +``` + +⛔️ **Shell** 形式： + +```Dockerfile +# ⛔️ Don't do this +CMD fastapi run app/main.py --port 80 +``` + +FastAPIが正常にシャットダウンでき、[lifespan events](../advanced/events.md){.internal-link target=_blank}がトリガーされるように、常に **exec** 形式を使用してください。 + +詳しくは、shell形式とexec形式に関するDockerドキュメントをご覧ください。 + +これは `docker compose` を使用する場合にかなり目立つことがあります。より技術的な詳細は、このDocker ComposeのFAQセクションをご覧ください：Why do my services take 10 seconds to recreate or stop?。 + +#### ディレクトリ構造 { #directory-structure } + これで、次のようなディレクトリ構造になるはずです： ``` @@ -256,17 +273,15 @@ CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] └── requirements.txt ``` -#### TLS Termination Proxyの裏側 +#### TLS Termination Proxyの裏側 { #behind-a-tls-termination-proxy } -Nginx や Traefik のような TLS Termination Proxy (ロードバランサ) の後ろでコンテナを動かしている場合は、`--proxy-headers`オプションを追加します。 - -このオプションは、Uvicornにプロキシ経由でHTTPSで動作しているアプリケーションに対して、送信されるヘッダを信頼するよう指示します。 +Nginx や Traefik のような TLS Termination Proxy (ロードバランサ) の後ろでコンテナを動かしている場合は、`--proxy-headers`オプションを追加します。これにより、（FastAPI CLI経由で）Uvicornに対して、そのプロキシから送信されるヘッダを信頼し、アプリケーションがHTTPSの裏で実行されていることなどを示すよう指示します。 ```Dockerfile -CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--proxy-headers", "--port", "80"] ``` -#### Dockerキャッシュ +#### Dockerキャッシュ { #docker-cache } この`Dockerfile`には重要なトリックがあり、まず**依存関係だけのファイル**をコピーします。その理由を説明します。 @@ -300,11 +315,11 @@ RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt COPY ./app /code/app ``` -### Dockerイメージをビルドする +### Dockerイメージをビルドする { #build-the-docker-image } すべてのファイルが揃ったので、コンテナ・イメージをビルドしましょう。 -* プロジェクトディレクトリに移動します（`Dockerfile`がある場所で、`app`ディレクトリがあります） +* プロジェクトディレクトリに移動します（`Dockerfile`がある場所で、`app`ディレクトリがあります）。 * FastAPI イメージをビルドします：
@@ -317,7 +332,7 @@ $ docker build -t myimage .
-/// tip +/// tip | 豆知識 末尾の `.` に注目してほしいです。これは `./` と同じ意味です。 これはDockerにコンテナイメージのビルドに使用するディレクトリを指示します。 @@ -325,7 +340,7 @@ $ docker build -t myimage . /// -### Dockerコンテナの起動する +### Dockerコンテナの起動する { #start-the-docker-container } * イメージに基づいてコンテナを実行します： @@ -337,7 +352,7 @@ $ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
-## 確認する +## 確認する { #check-it } Dockerコンテナのhttp://192.168.99.100/items/5?q=somequery や http://127.0.0.1/items/5?q=somequery (またはそれに相当するDockerホストを使用したもの）といったURLで確認できるはずです。 @@ -347,7 +362,7 @@ Dockerコンテナのhttp://192.168.99.100/docs や http://127.0.0.1/docs (またはそれに相当するDockerホストを使用したもの） @@ -355,7 +370,7 @@ Dockerコンテナのhttp://192.168.99.100/redoc や http://127.0.0.1/redoc (またはそれに相当するDockerホストを使用したもの）にもアクセスできます。 @@ -363,9 +378,10 @@ DockerコンテナのTraefikのように、**HTTPS**と**証明書**の**自動**取得を扱う別のコンテナである可能性もあります。 -/// tip +/// tip | 豆知識 TraefikはDockerやKubernetesなどと統合されているので、コンテナ用のHTTPSの設定や構成はとても簡単です。 @@ -428,7 +444,7 @@ TraefikはDockerやKubernetesなどと統合されているので、コンテナ あるいは、（コンテナ内でアプリケーションを実行しながら）クラウド・プロバイダーがサービスの1つとしてHTTPSを処理することもできます。 -## 起動時および再起動時の実行 +## 起動時および再起動時の実行 { #running-on-startup-and-restarts } 通常、コンテナの**起動と実行**を担当する別のツールがあります。 @@ -438,21 +454,21 @@ TraefikはDockerやKubernetesなどと統合されているので、コンテナ コンテナを使わなければ、アプリケーションを起動時や再起動時に実行させるのは面倒で難しいかもしれません。しかし、**コンテナ**で作業する場合、ほとんどのケースでその機能はデフォルトで含まれています。✨ -## レプリケーション - プロセス数 +## レプリケーション - プロセス数 { #replication-number-of-processes } -**Kubernetes** や Docker Swarm モード、Nomad、あるいは複数のマシン上で分散コンテナを管理するための同様の複雑なシステムを使ってマシンのクラスターを構成している場合、 各コンテナで（Workerを持つGunicornのような）**プロセスマネージャ**を使用する代わりに、**クラスター・レベル**で**レプリケーション**を処理したいと思うでしょう。 +**Kubernetes** や Docker Swarm モード、Nomad、あるいは複数のマシン上で分散コンテナを管理するための同様の複雑なシステムを使ってマシンのclusterを構成している場合、 各コンテナで（Workerを持つUvicornのような）**プロセスマネージャ**を使用する代わりに、**クラスター・レベル**で**レプリケーション**を処理したいと思うでしょう。 Kubernetesのような分散コンテナ管理システムの1つは通常、入ってくるリクエストの**ロードバランシング**をサポートしながら、**コンテナのレプリケーション**を処理する統合された方法を持っています。このことはすべて**クラスタレベル**にてです。 -そのような場合、UvicornワーカーでGunicornのようなものを実行するのではなく、[上記の説明](#dockerfile)のように**Dockerイメージをゼロから**ビルドし、依存関係をインストールして、**単一のUvicornプロセス**を実行したいでしょう。 +そのような場合、[上記の説明](#dockerfile)のように**Dockerイメージをゼロから**ビルドし、依存関係をインストールして、**単一のUvicornプロセス**を実行したいでしょう。複数のUvicornワーカーを使う代わりにです。 -### ロードバランサー +### ロードバランサー { #load-balancer } コンテナを使用する場合、通常はメイン・ポート**でリスニング**しているコンポーネントがあるはずです。それはおそらく、**HTTPS**を処理するための**TLS Termination Proxy**でもある別のコンテナであったり、同様のツールであったりするでしょう。 このコンポーネントはリクエストの **負荷** を受け、 (うまくいけば) その負荷を**バランスよく** ワーカーに分配するので、一般に **ロードバランサ** とも呼ばれます。 -/// tip +/// tip | 豆知識 HTTPSに使われるものと同じ**TLS Termination Proxy**コンポーネントは、おそらく**ロードバランサー**にもなるでしょう。 @@ -460,7 +476,7 @@ HTTPSに使われるものと同じ**TLS Termination Proxy**コンポーネン そしてコンテナで作業する場合、コンテナの起動と管理に使用する同じシステムには、**ロードバランサー**（**TLS Termination Proxy**の可能性もある）から**ネットワーク通信**（HTTPリクエストなど）をアプリのあるコンテナ（複数可）に送信するための内部ツールが既にあるはずです。 -### 1つのロードバランサー - 複数のワーカーコンテナー +### 1つのロードバランサー - 複数のワーカーコンテナー { #one-load-balancer-multiple-worker-containers } **Kubernetes**や同様の分散コンテナ管理システムで作業する場合、その内部のネットワーキングのメカニズムを使用することで、メインの**ポート**でリッスンしている単一の**ロードバランサー**が、アプリを実行している可能性のある**複数のコンテナ**に通信（リクエスト）を送信できるようになります。 @@ -470,56 +486,61 @@ HTTPSに使われるものと同じ**TLS Termination Proxy**コンポーネン そして通常、この**ロードバランサー**は、クラスタ内の*他の*アプリケーション（例えば、異なるドメインや異なるURLパスのプレフィックスの配下）へのリクエストを処理することができ、その通信をクラスタ内で実行されている*他の*アプリケーションのための適切なコンテナに送信します。 -### 1コンテナにつき1プロセス +### 1コンテナにつき1プロセス { #one-process-per-container } この種のシナリオでは、すでにクラスタ・レベルでレプリケーションを処理しているため、おそらくコンテナごとに**単一の（Uvicorn）プロセス**を持ちたいでしょう。 -この場合、Uvicornワーカーを持つGunicornのようなプロセスマネージャーや、Uvicornワーカーを使うUvicornは**避けたい**でしょう。**コンテナごとにUvicornのプロセスは1つだけ**にしたいでしょう（おそらく複数のコンテナが必要でしょう）。 +この場合、例えばコマンドラインオプションの `--workers` で、コンテナ内に複数のワーカーを持つことは**避けたい**でしょう。**コンテナごとにUvicornのプロセスは1つだけ**にしたいでしょう（おそらく複数のコンテナが必要でしょう）。 -（GunicornやUvicornがUvicornワーカーを管理するように）コンテナ内に別のプロセスマネージャーを持つことは、クラスターシステムですでに対処しているであろう**不要な複雑さ**を追加するだけです。 +（複数のワーカーの場合のように）コンテナ内に別のプロセスマネージャーを持つことは、クラスターシステムですでに対処しているであろう**不要な複雑さ**を追加するだけです。 -### Containers with Multiple Processes and Special Cases +### 複数プロセスのコンテナと特殊なケース { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases } -もちろん、**特殊なケース**として、**Gunicornプロセスマネージャ**を持つ**コンテナ**内で複数の**Uvicornワーカープロセス**を起動させたい場合があります。 +もちろん、**特殊なケース**として、**コンテナ**内で複数の**Uvicornワーカープロセス**を起動させたい場合があります。 -このような場合、**公式のDockerイメージ**を使用することができます。このイメージには、複数の**Uvicornワーカープロセス**を実行するプロセスマネージャとして**Gunicorn**が含まれており、現在のCPUコアに基づいてワーカーの数を自動的に調整するためのデフォルト設定がいくつか含まれています。詳しくは後述の[Gunicornによる公式Dockerイメージ - Uvicorn](#gunicorndocker-uvicorn)で説明します。 +そのような場合、`--workers` コマンドラインオプションを使って、実行したいワーカー数を設定できます： + +```{ .dockerfile .annotate } +FROM python:3.9 + +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +COPY ./app /code/app + +# (1)! +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--workers", "4"] +``` + +1. ここでは `--workers` コマンドラインオプションを使って、ワーカー数を4に設定しています。 以下は、それが理にかなっている場合の例です： -#### シンプルなアプリケーション +#### シンプルなアプリ { #a-simple-app } -アプリケーションを**シンプル**な形で実行する場合、プロセス数の細かい調整が必要ない場合、自動化されたデフォルトを使用するだけで、コンテナ内にプロセスマネージャが必要かもしれません。例えば、公式Dockerイメージでシンプルな設定が可能です。 +アプリケーションが、クラスタではなく**単一サーバ**で実行できるほど**シンプル**である場合、コンテナ内にプロセスマネージャが欲しくなることがあります。 -#### Docker Compose +#### Docker Compose { #docker-compose } -Docker Composeで**シングルサーバ**（クラスタではない）にデプロイすることもできますので、共有ネットワークと**ロードバランシング**を維持しながら（Docker Composeで）コンテナのレプリケーションを管理する簡単な方法はないでしょう。 +Docker Composeで**単一サーバ**（クラスタではない）にデプロイすることもできますので、共有ネットワークと**ロードバランシング**を維持しながら（Docker Composeで）コンテナのレプリケーションを管理する簡単な方法はないでしょう。 その場合、**単一のコンテナ**で、**プロセスマネージャ**が内部で**複数のワーカープロセス**を起動するようにします。 -#### Prometheusとその他の理由 - -また、**1つのコンテナ**に**1つのプロセス**を持たせるのではなく、**1つのコンテナ**に**複数のプロセス**を持たせる方が簡単だという**他の理由**もあるでしょう。 - -例えば、(セットアップにもよりますが)Prometheusエクスポーターのようなツールを同じコンテナ内に持つことができます。 - -この場合、**複数のコンテナ**があると、デフォルトでは、Prometheusが**メトリクスを**読みに来たとき、すべてのレプリケートされたコンテナの**蓄積されたメトリクス**を取得するのではなく、毎回**単一のコンテナ**（その特定のリクエストを処理したコンテナ）のものを取得することになります。 - -その場合、**複数のプロセス**を持つ**1つのコンテナ**を用意し、同じコンテナ上のローカルツール（例えばPrometheusエクスポーター）がすべての内部プロセスのPrometheusメトリクスを収集し、その1つのコンテナ上でそれらのメトリクスを公開する方がシンプルかもしれません。 - --- -重要なのは、盲目的に従わなければならない普遍のルールはないということです。 - -これらのアイデアは、**あなた自身のユースケース**を評価し、あなたのシステムに最適なアプローチを決定するために使用することができます： +重要なのは、これらのどれも、盲目的に従わなければならない「**絶対的なルール**」ではないということです。これらのアイデアは、**あなた自身のユースケース**を評価し、あなたのシステムに最適なアプローチを決定するために使用できます。次の概念をどう管理するかを確認してください： * セキュリティ - HTTPS * 起動時の実行 * 再起動 -* **レプリケーション（実行中のプロセス数）** +* レプリケーション（実行中のプロセス数） * メモリ * 開始前の事前ステップ -## メモリー +## メモリ { #memory } コンテナごとに**単一のプロセスを実行する**と、それらのコンテナ（レプリケートされている場合は1つ以上）によって消費される多かれ少なかれ明確に定義された、安定し制限された量のメモリを持つことになります。 @@ -531,109 +552,47 @@ Docker Composeで**シングルサーバ**（クラスタではない）にデ しかし、**多くのメモリを使用**している場合（たとえば**機械学習**モデルなど）、どれだけのメモリを消費しているかを確認し、**各マシンで実行するコンテナの数**を調整する必要があります（そしておそらくクラスタにマシンを追加します）。 -**コンテナごとに複数のプロセス**を実行する場合（たとえば公式のDockerイメージで）、起動するプロセスの数が**利用可能なメモリ以上に消費しない**ようにする必要があります。 +**コンテナごとに複数のプロセス**を実行する場合、起動するプロセスの数が**利用可能なメモリ以上に消費しない**ようにする必要があります。 -## 開始前の事前ステップとコンテナ +## 開始前の事前ステップとコンテナ { #previous-steps-before-starting-and-containers } コンテナ（DockerやKubernetesなど）を使っている場合、主に2つのアプローチがあります。 -### 複数のコンテナ +### 複数のコンテナ { #multiple-containers } -複数の**コンテナ**があり、おそらくそれぞれが**単一のプロセス**を実行している場合（**Kubernetes**クラスタなど）、レプリケートされたワーカーコンテナを実行する**前に**、単一のコンテナで**事前のステップ**の作業を行う**別のコンテナ**を持ちたいと思うでしょう。 +複数の**コンテナ**があり、おそらくそれぞれが**単一のプロセス**を実行している場合（例えば、**Kubernetes**クラスタなど）、レプリケートされたワーカーコンテナを実行する**前に**、単一のコンテナで**事前のステップ**の作業を行う**別のコンテナ**を持ちたいと思うでしょう。 -/// info +/// info | 情報 -もしKubernetesを使用している場合, これはおそらくInit コンテナでしょう。 +もしKubernetesを使用している場合, これはおそらくInit Containerでしょう。 /// -ユースケースが事前のステップを**並列で複数回**実行するのに問題がない場合（例：データベースの準備チェック）、メインプロセスを開始する前に、それらのステップを各コンテナに入れることが可能です。 +ユースケースが事前のステップを**並列で複数回**実行するのに問題がない場合（例：データベースマイグレーションを実行するのではなく、データベースの準備ができたかをチェックするだけの場合）、メインプロセスを開始する直前に、それらのステップを各コンテナに入れることも可能です。 -### 単一コンテナ +### 単一コンテナ { #single-container } -単純なセットアップで、**単一のコンテナ**で複数の**ワーカー・プロセス**（または1つのプロセスのみ）を起動する場合、アプリでプロセスを開始する直前に、同じコンテナで事前のステップを実行できます。公式Dockerイメージは、内部的にこれをサポートしています。 +単純なセットアップで、**単一のコンテナ**で複数の**ワーカープロセス**（または1つのプロセスのみ）を起動する場合、アプリでプロセスを開始する直前に、同じコンテナで事前のステップを実行できます。 -## Gunicornによる公式Dockerイメージ - Uvicorn +### ベースDockerイメージ { #base-docker-image } -前の章で詳しく説明したように、Uvicornワーカーで動作するGunicornを含む公式のDockerイメージがあります： [Server Workers - Gunicorn と Uvicorn](server-workers.md){.internal-link target=_blank}で詳しく説明しています。 +以前は、公式のFastAPI Dockerイメージがありました：tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi。しかし、現在は非推奨です。⛔️ -このイメージは、主に上記で説明した状況で役に立つでしょう： [複数のプロセスと特殊なケースを持つコンテナ（Containers with Multiple Processes and Special Cases）](#containers-with-multiple-processes-and-special-cases) +おそらく、このベースDockerイメージ（またはその他の類似のもの）は**使用しない**方がよいでしょう。 -* tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. +すでに**Kubernetes**（または他のもの）を使用していて、複数の**コンテナ**で、クラスタレベルで**レプリケーション**を設定している場合。そのような場合は、上記で説明したように**ゼロから**イメージを構築する方がよいでしょう：[FastAPI用のDockerイメージをビルドする](#build-a-docker-image-for-fastapi)。 -/// warning +また、複数のワーカーが必要な場合は、単純に `--workers` コマンドラインオプションを使用できます。 -このベースイメージや類似のイメージは**必要ない**可能性が高いので、[上記の: FastAPI用のDockerイメージをビルドする（Build a Docker Image for FastAPI）](#build-a-docker-image-for-fastapi)のようにゼロからイメージをビルドする方が良いでしょう。 +/// note | 技術詳細 + +このDockerイメージは、Uvicornが停止したワーカーの管理と再起動をサポートしていなかった頃に作成されたため、Uvicornと一緒にGunicornを使う必要がありました。これは、GunicornにUvicornワーカープロセスの管理と再起動をさせるだけのために、かなりの複雑さを追加していました。 + +しかし現在は、Uvicorn（および `fastapi` コマンド）が `--workers` をサポートしているため、自分でビルドする代わりにベースDockerイメージを使う理由はありません（コード量もだいたい同じです 😅）。 /// -このイメージには、利用可能なCPUコアに基づいて**ワーカー・プロセスの数**を設定する**オートチューニング**メカニズムが含まれています。 - -これは**賢明なデフォルト**を備えていますが、**環境変数**や設定ファイルを使ってすべての設定を変更したり更新したりすることができます。 - -また、スクリプトで**開始前の事前ステップ**を実行することもサポートしている。 - -/// tip - -すべての設定とオプションを見るには、Dockerイメージのページをご覧ください: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi - -/// - -### 公式Dockerイメージのプロセス数 - -このイメージの**プロセス数**は、利用可能なCPU**コア**から**自動的に計算**されます。 - -つまり、CPUから可能な限り**パフォーマンス**を**引き出そう**とします。 - -また、**環境変数**などを使った設定で調整することもできます。 - -しかし、プロセスの数はコンテナが実行しているCPUに依存するため、**消費されるメモリの量**もそれに依存することになります。 - -そのため、（機械学習モデルなどで）大量のメモリを消費するアプリケーションで、サーバーのCPUコアが多いが**メモリが少ない**場合、コンテナは利用可能なメモリよりも多くのメモリを使おうとすることになります。 - -その結果、パフォーマンスが大幅に低下する（あるいはクラッシュする）可能性があります。🚨 - -### Dockerfileを作成する - -この画像に基づいて`Dockerfile`を作成する方法を以下に示します： - -```Dockerfile -FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9 - -COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt - -RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt - -COPY ./app /app -``` - -### より大きなアプリケーション - -[複数のファイルを持つ大きなアプリケーション](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}を作成するセクションに従った場合、`Dockerfile`は次のようになります： - -```Dockerfile hl_lines="7" -FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9 - -COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt - -RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt - -COPY ./app /app/app -``` - -### いつ使うのか - -おそらく、**Kubernetes**（または他のもの）を使用していて、すでにクラスタレベルで複数の**コンテナ**で**レプリケーション**を設定している場合は、この公式ベースイメージ（または他の類似のもの）は**使用すべきではありません**。 - -そのような場合は、上記のように**ゼロから**イメージを構築する方がよいでしょう： [FastAPI用のDockerイメージをビルドする（Build a Docker Image for FastAPI）](#build-a-docker-image-for-fastapi) を参照してください。 - -このイメージは、主に上記の[複数のプロセスと特殊なケースを持つコンテナ（Containers with Multiple Processes and Special Cases）](#containers-with-multiple-processes-and-special-cases)で説明したような特殊なケースで役に立ちます。 - -例えば、アプリケーションが**シンプル**で、CPUに応じたデフォルトのプロセス数を設定すればうまくいく場合や、クラスタレベルでレプリケーションを手動で設定する手間を省きたい場合、アプリで複数のコンテナを実行しない場合などです。 - -または、**Docker Compose**でデプロイし、単一のサーバで実行している場合などです。 - -## コンテナ・イメージのデプロイ +## コンテナ・イメージのデプロイ { #deploy-the-container-image } コンテナ（Docker）イメージを手に入れた後、それをデプロイするにはいくつかの方法があります。 @@ -645,104 +604,21 @@ COPY ./app /app/app * Nomadのような別のツール * コンテナ・イメージをデプロイするクラウド・サービス -## Poetryを利用したDockerイメージ +## `uv` を使ったDockerイメージ { #docker-image-with-uv } -もしプロジェクトの依存関係を管理するためにPoetryを利用する場合、マルチステージビルドを使うと良いでしょう。 +uv を使ってプロジェクトのインストールと管理をしている場合は、uv Docker guideに従ってください。 -```{ .dockerfile .annotate } -# (1) -FROM python:3.9 as requirements-stage - -# (2) -WORKDIR /tmp - -# (3) -RUN pip install poetry - -# (4) -COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/ - -# (5) -RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes - -# (6) -FROM python:3.9 - -# (7) -WORKDIR /code - -# (8) -COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /code/requirements.txt - -# (9) -RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt - -# (10) -COPY ./app /code/app - -# (11) -CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] -``` - -1. これは最初のステージで、`requirements-stage`と名付けられます -2. `/tmp` を現在の作業ディレクトリに設定します - ここで `requirements.txt` というファイルを生成します。 - -3. このDockerステージにPoetryをインストールします - -4. pyproject.toml`と`poetry.lock`ファイルを`/tmp` ディレクトリにコピーします - - `./poetry.lock*`（末尾に`*`）を使用するため、そのファイルがまだ利用できない場合でもクラッシュすることはないです。 -5. requirements.txt`ファイルを生成します - -6. これは最後のステージであり、ここにあるものはすべて最終的なコンテナ・イメージに保存されます -7. 現在の作業ディレクトリを `/code` に設定します -8. `requirements.txt`ファイルを `/code` ディレクトリにコピーします - このファイルは前のDockerステージにしか存在しないため、`--from-requirements-stage`を使ってコピーします。 -9. 生成された `requirements.txt` ファイルにあるパッケージの依存関係をインストールします -10. app` ディレクトリを `/code` ディレクトリにコピーします -11. uvicorn` コマンドを実行して、`app.main` からインポートした `app` オブジェクトを使用するように指示します -/// tip - -"+"の吹き出しをクリックすると、それぞれの行が何をするのかを見ることができます - -/// - -**Dockerステージ**は`Dockerfile`の一部で、**一時的なコンテナイメージ**として動作します。 - -最初のステージは **Poetryのインストール**と Poetry の `pyproject.toml` ファイルからプロジェクトの依存関係を含む**`requirements.txt`を生成**するためだけに使用されます。 - -この `requirements.txt` ファイルは後半の **次のステージ**で `pip` と共に使用されます。 - -最終的なコンテナイメージでは、**最終ステージ**のみが保存されます。前のステージは破棄されます。 - -Poetryを使用する場合、**Dockerマルチステージビルド**を使用することは理にかなっています。 - -なぜなら、最終的なコンテナイメージにPoetryとその依存関係がインストールされている必要はなく、**必要なのは**プロジェクトの依存関係をインストールするために生成された `requirements.txt` ファイルだけだからです。 - -そして次の（そして最終的な）ステージでは、前述とほぼ同じ方法でイメージをビルドします。 - -### TLS Termination Proxyの裏側 - Poetry - -繰り返しになりますが、NginxやTraefikのようなTLS Termination Proxy（ロードバランサー）の後ろでコンテナを動かしている場合は、`--proxy-headers`オプションをコマンドに追加します： - -```Dockerfile -CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] -``` - -## まとめ +## まとめ { #recap } コンテナ・システム（例えば**Docker**や**Kubernetes**など）を使えば、すべての**デプロイメントのコンセプト**を扱うのがかなり簡単になります： -* セキュリティ - HTTPS +* HTTPS * 起動時の実行 * 再起動 -* **レプリケーション（実行中のプロセス数）** +* レプリケーション（実行中のプロセス数） * メモリ * 開始前の事前ステップ ほとんどの場合、ベースとなるイメージは使用せず、公式のPython Dockerイメージをベースにした**コンテナイメージをゼロからビルド**します。 -`Dockerfile`と**Dockerキャッシュ**内の命令の**順番**に注意することで、**ビルド時間を最小化**することができ、生産性を最大化することができます（そして退屈を避けることができます）。😎 - -特別なケースでは、FastAPI用の公式Dockerイメージを使いたいかもしれません。🤓 +`Dockerfile`と**Dockerキャッシュ**内の命令の**順番**に注意することで、**ビルド時間を最小化**し、生産性を最大化できます（そして退屈を避けることができます）。😎 diff --git a/docs/ja/docs/deployment/https.md b/docs/ja/docs/deployment/https.md index 7b0f567aa..d5a6daf0c 100644 --- a/docs/ja/docs/deployment/https.md +++ b/docs/ja/docs/deployment/https.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# HTTPS について +# HTTPS について { #about-https } HTTPSは単に「有効」か「無効」かで決まるものだと思いがちです。 しかし、それよりもはるかに複雑です。 -/// tip +/// tip | 豆知識 もし急いでいたり、HTTPSの仕組みについて気にしないのであれば、次のセクションに進み、さまざまなテクニックを使ってすべてをセットアップするステップ・バイ・ステップの手順をご覧ください。 @@ -22,25 +22,19 @@ HTTPSは単に「有効」か「無効」かで決まるものだと思いがち * 接続の暗号化は**TCPレベル**で行われます。 * それは**HTTPの1つ下**のレイヤーです。 * つまり、**証明書と暗号化**の処理は、**HTTPの前**に行われます。 -* **TCPは "ドメイン "について知りません**。IPアドレスについてのみ知っています。 +* **TCPは「ドメイン」について知りません**。IPアドレスについてのみ知っています。 * 要求された**特定のドメイン**に関する情報は、**HTTPデータ**に入ります。 * **HTTPS証明書**は、**特定のドメイン**を「証明」しますが、プロトコルと暗号化はTCPレベルで行われ、どのドメインが扱われているかを**知る前**に行われます。 * **デフォルトでは**、**IPアドレスごとに1つのHTTPS証明書**しか持てないことになります。 * これは、サーバーの規模やアプリケーションの規模に寄りません。 * しかし、これには**解決策**があります。 -* **TLS**プロトコル(HTTPの前に、TCPレベルで暗号化を処理するもの)には、**SNI**と呼ばれる**拡張**があります。 +* **TLS**プロトコル(HTTPの前に、TCPレベルで暗号化を処理するもの)には、**SNI**と呼ばれる**拡張**があります。 * このSNI拡張機能により、1つのサーバー（**単一のIPアドレス**を持つ）が**複数のHTTPS証明書**を持ち、**複数のHTTPSドメイン/アプリケーション**にサービスを提供できるようになります。 * これが機能するためには、**パブリックIPアドレス**でリッスンしている、サーバー上で動作している**単一の**コンポーネント(プログラム)が、サーバー内の**すべてのHTTPS証明書**を持っている必要があります。 - * セキュアな接続を取得した**後**でも、通信プロトコルは**HTTPのまま**です。 * コンテンツは**HTTPプロトコル**で送信されているにもかかわらず、**暗号化**されています。 - -サーバー（マシン、ホストなど）上で**1つのプログラム/HTTPサーバー**を実行させ、**HTTPSに関する全てのこと**を管理するのが一般的です。 - -**暗号化された HTTPS リクエスト** を受信し、**復号化された HTTP リクエスト** を同じサーバーで実行されている実際の HTTP アプリケーション（この場合は **FastAPI** アプリケーション）に送信し、アプリケーションから **HTTP レスポンス** を受け取り、適切な **HTTPS 証明書** を使用して **暗号化** し、そして**HTTPS** を使用してクライアントに送り返します。 - -このサーバーはしばしば **TLS Termination Proxy**と呼ばれます。 +サーバー（マシン、ホストなど）上で**1つのプログラム/HTTPサーバー**を実行させ、**HTTPSに関する全てのこと**を管理するのが一般的です。**暗号化された HTTPS リクエスト** を受信し、**復号化された HTTP リクエスト** を同じサーバーで実行されている実際の HTTP アプリケーション（この場合は **FastAPI** アプリケーション）に送信し、アプリケーションから **HTTP レスポンス** を受け取り、適切な **HTTPS 証明書** を使用して **暗号化** し、そして**HTTPS** を使用してクライアントに送り返します。このサーバーはしばしば **TLS Termination Proxy**と呼ばれます。 TLS Termination Proxyとして使えるオプションには、以下のようなものがあります： @@ -50,7 +44,7 @@ TLS Termination Proxyとして使えるオプションには、以下のよう * HAProxy -## Let's Encrypt +## Let's Encrypt { #lets-encrypt } Let's Encrypt以前は、これらの**HTTPS証明書**は信頼できる第三者によって販売されていました。 @@ -64,27 +58,27 @@ Let's Encrypt以前は、これらの**HTTPS証明書**は信頼できる第三 このアイデアは、これらの証明書の取得と更新を自動化することで、**安全なHTTPSを、無料で、永遠に**利用できるようにすることです。 -## 開発者のための HTTPS +## 開発者のための HTTPS { #https-for-developers } ここでは、HTTPS APIがどのように見えるかの例を、主に開発者にとって重要なアイデアに注意を払いながら、ステップ・バイ・ステップで説明します。 -### ドメイン名 +### ドメイン名 { #domain-name } ステップの初めは、**ドメイン名**を**取得すること**から始まるでしょう。その後、DNSサーバー（おそらく同じクラウドプロバイダー）に設定します。 -おそらくクラウドサーバー（仮想マシン）かそれに類するものを手に入れ、固定の **パブリックIPアドレス**を持つことになるでしょう。 +おそらくクラウドサーバー（仮想マシン）かそれに類するものを手に入れ、fixed **パブリックIPアドレス**を持つことになるでしょう。 -DNSサーバーでは、**取得したドメイン**をあなたのサーバーのパプリック**IPアドレス**に向けるレコード（「`Aレコード`」）を設定します。 +DNSサーバーでは、**取得したドメイン**をあなたのサーバーのパプリック**IPアドレス**に向けるレコード（「`A record`」）を設定します。 これはおそらく、最初の1回だけあり、すべてをセットアップするときに行うでしょう。 -/// tip +/// tip | 豆知識 ドメイン名の話はHTTPSに関する話のはるか前にありますが、すべてがドメインとIPアドレスに依存するため、ここで言及する価値があります。 /// -### DNS +### DNS { #dns } では、実際のHTTPSの部分に注目してみよう。 @@ -94,7 +88,7 @@ DNSサーバーは、ブラウザに特定の**IPアドレス**を使用する -### TLS Handshake の開始 +### TLS Handshake の開始 { #tls-handshake-start } ブラウザはIPアドレスと**ポート443**（HTTPSポート）で通信します。 @@ -104,7 +98,7 @@ DNSサーバーは、ブラウザに特定の**IPアドレス**を使用する TLS接続を確立するためのクライアントとサーバー間のこのやりとりは、**TLSハンドシェイク**と呼ばれます。 -### SNI拡張機能付きのTLS +### SNI拡張機能付きのTLS { #tls-with-sni-extension } サーバー内の**1つのプロセス**だけが、特定 の**IPアドレス**の特定の**ポート** で待ち受けることができます。 @@ -112,7 +106,7 @@ TLS接続を確立するためのクライアントとサーバー間のこの TLS（HTTPS）はデフォルトで`443`という特定のポートを使用する。つまり、これが必要なポートです。 -このポートをリッスンできるのは1つのプロセスだけなので、これを実行するプロセスは**TLS Termination Proxy**となります。 +このポートをリクエストできるのは1つのプロセスだけなので、これを実行するプロセスは**TLS Termination Proxy**となります。 TLS Termination Proxyは、1つ以上の**TLS証明書**（HTTPS証明書）にアクセスできます。 @@ -130,13 +124,13 @@ TLS Termination Proxyは、1つ以上の**TLS証明書**（HTTPS証明書）に これが**HTTPS**であり、純粋な（暗号化されていない）TCP接続ではなく、**セキュアなTLS接続**の中に**HTTP**があるだけです。 -/// tip +/// tip | 豆知識 通信の暗号化は、HTTPレベルではなく、**TCPレベル**で行われることに注意してください。 /// -### HTTPS リクエスト +### HTTPS リクエスト { #https-request } これでクライアントとサーバー（具体的にはブラウザとTLS Termination Proxy）は**暗号化されたTCP接続**を持つことになり、**HTTP通信**を開始することができます。 @@ -144,19 +138,19 @@ TLS Termination Proxyは、1つ以上の**TLS証明書**（HTTPS証明書）に -### リクエストの復号化 +### リクエストの復号化 { #decrypt-the-request } TLS Termination Proxy は、合意が取れている暗号化を使用して、**リクエストを復号化**し、**プレーン (復号化された) HTTP リクエスト** をアプリケーションを実行しているプロセス (例えば、FastAPI アプリケーションを実行している Uvicorn を持つプロセス) に送信します。 -### HTTP レスポンス +### HTTP レスポンス { #http-response } アプリケーションはリクエストを処理し、**プレーン(暗号化されていない)HTTPレスポンス** をTLS Termination Proxyに送信します。 -### HTTPS レスポンス +### HTTPS レスポンス { #https-response } TLS Termination Proxyは次に、事前に合意が取れている暗号(`someapp.example.com`の証明書から始まる)を使って**レスポンスを暗号化し**、ブラウザに送り返す。 @@ -166,7 +160,7 @@ TLS Termination Proxyは次に、事前に合意が取れている暗号(`someap クライアント（ブラウザ）は、レスポンスが正しいサーバーから来たことを知ることができます。 なぜなら、そのサーバーは、以前に**HTTPS証明書**を使って合意した暗号を使っているからです。 -### 複数のアプリケーション +### 複数のアプリケーション { #multiple-applications } 同じサーバー（または複数のサーバー）に、例えば他のAPIプログラムやデータベースなど、**複数のアプリケーション**が存在する可能性があります。 @@ -176,7 +170,7 @@ TLS Termination Proxyは次に、事前に合意が取れている暗号(`someap そうすれば、TLS Termination Proxy は、**複数のドメイン**や複数のアプリケーションのHTTPSと証明書を処理し、それぞれのケースで適切なアプリケーションにリクエストを送信することができます。 -### 証明書の更新 +### 証明書の更新 { #certificate-renewal } 将来のある時点で、各証明書は（取得後約3ヶ月で）**失効**します。 @@ -200,10 +194,42 @@ TLS Termination Proxyは次に、事前に合意が取れている暗号(`someap アプリを提供しながらこのような更新処理を行うことは、アプリケーション・サーバー（Uvicornなど）でTLS証明書を直接使用するのではなく、TLS Termination Proxyを使用して**HTTPSを処理する別のシステム**を用意したくなる主な理由の1つです。 -## まとめ +## プロキシ転送ヘッダー { #proxy-forwarded-headers } + +プロキシを使ってHTTPSを処理する場合、**アプリケーションサーバー**（たとえばFastAPI CLI経由のUvicorn）はHTTPS処理について何も知らず、**TLS Termination Proxy**とはプレーンなHTTPで通信します。 + +この**プロキシ**は通常、リクエストを**アプリケーションサーバー**に転送する前に、その場でいくつかのHTTPヘッダーを設定し、リクエストがプロキシによって**転送**されていることをアプリケーションサーバーに知らせます。 + +/// note | 技術詳細 + +プロキシヘッダーは次のとおりです： + +* X-Forwarded-For +* X-Forwarded-Proto +* X-Forwarded-Host + +/// + +それでも、**アプリケーションサーバー**は信頼できる**プロキシ**の背後にあることを知らないため、デフォルトではそれらのヘッダーを信頼しません。 + +しかし、**アプリケーションサーバー**が**プロキシ**から送信される*forwarded*ヘッダーを信頼するように設定できます。FastAPI CLIを使用している場合は、*CLI Option* `--forwarded-allow-ips` を使って、どのIPからの*forwarded*ヘッダーを信頼すべきかを指定できます。 + +たとえば、**アプリケーションサーバー**が信頼できる**プロキシ**からの通信のみを受け取っている場合、`--forwarded-allow-ips="*"` に設定して、受信するすべてのIPを信頼するようにできます。受け取るリクエストは、**プロキシ**が使用するIPからのものだけになるためです。 + +こうすることで、アプリケーションは、HTTPSを使用しているかどうか、ドメインなど、自身のパブリックURLが何であるかを把握できるようになります。 + +これは、たとえばリダイレクトを適切に処理するのに便利です。 + +/// tip | 豆知識 + +これについては、[Behind a Proxy - Enable Proxy Forwarded Headers](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers){.internal-link target=_blank} のドキュメントで詳しく学べます。 + +/// + +## まとめ { #recap } **HTTPS**を持つことは非常に重要であり、ほとんどの場合、かなり**クリティカル**です。開発者として HTTPS に関わる労力のほとんどは、これらの**概念とその仕組みを理解する**ことです。 しかし、ひとたび**開発者向けHTTPS**の基本的な情報を知れば、簡単な方法ですべてを管理するために、さまざまなツールを組み合わせて設定することができます。 -次の章では、**FastAPI** アプリケーションのために **HTTPS** をセットアップする方法について、いくつかの具体例を紹介します。🔒 +次の章のいくつかでは、**FastAPI** アプリケーションのために **HTTPS** をセットアップする方法について、いくつかの具体例を紹介します。🔒 diff --git a/docs/ja/docs/deployment/index.md b/docs/ja/docs/deployment/index.md index 897956e38..eba6eae6e 100644 --- a/docs/ja/docs/deployment/index.md +++ b/docs/ja/docs/deployment/index.md @@ -1,7 +1,23 @@ -# デプロイ +# デプロイ { #deployment } -**FastAPI** 製のアプリケーションは比較的容易にデプロイできます。 +**FastAPI** アプリケーションのデプロイは比較的簡単です。 -ユースケースや使用しているツールによっていくつかの方法に分かれます。 +## デプロイとは { #what-does-deployment-mean } -次のセクションでより詳しくそれらの方法について説明します。 +アプリケーションを**デプロイ**するとは、**ユーザーが利用できるようにする**ために必要な手順を実行することを意味します。 + +**Web API** の場合、通常は **リモートマシン** 上に配置し、優れたパフォーマンス、安定性などを提供する **サーバープログラム** と組み合わせて、**ユーザー** が中断や問題なく効率的にアプリケーションへ**アクセス**できるようにします。 + +これは **開発** 段階とは対照的です。開発では、コードを常に変更し、壊しては直し、開発サーバーを停止したり再起動したりします。 + +## デプロイ戦略 { #deployment-strategies } + +具体的なユースケースや使用するツールによって、いくつかの方法があります。 + +複数のツールを組み合わせて自分で**サーバーをデプロイ**することもできますし、作業の一部を代行してくれる **クラウドサービス** を使うこともできます。ほかにも選択肢があります。 + +たとえば、FastAPI の開発チームである私たちは、クラウドへの FastAPI アプリのデプロイを可能な限り合理化し、FastAPI を使って開発するのと同じ開発者体験を提供するために、**FastAPI Cloud** を構築しました。 + +**FastAPI** アプリケーションをデプロイする際に、おそらく念頭に置くべき主要な概念をいくつか紹介します（ただし、そのほとんどは他の種類の Web アプリケーションにも当てはまります）。 + +次のセクションでは、留意すべき点の詳細や、それを実現するためのいくつかの手法を確認します。 ✨ diff --git a/docs/ja/docs/deployment/server-workers.md b/docs/ja/docs/deployment/server-workers.md index 38ceab017..933b875d7 100644 --- a/docs/ja/docs/deployment/server-workers.md +++ b/docs/ja/docs/deployment/server-workers.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Server Workers - Gunicorn と Uvicorn +# Server Workers - ワーカー付きUvicorn { #server-workers-uvicorn-with-workers } 前回のデプロイメントのコンセプトを振り返ってみましょう： @@ -9,124 +9,79 @@ * メモリ * 開始前の事前ステップ -ここまでのドキュメントのチュートリアルでは、おそらくUvicornのような**サーバープログラム**を**単一のプロセス**で実行しています。 +ここまでのドキュメントのチュートリアルでは、おそらく `fastapi` コマンドなど（Uvicornを実行するもの）を使って、**単一のプロセス**として動作する**サーバープログラム**を実行してきたはずです。 アプリケーションをデプロイする際には、**複数のコア**を利用し、そしてより多くのリクエストを処理できるようにするために、プロセスの**レプリケーション**を持つことを望むでしょう。 前のチャプターである[デプロイメントのコンセプト](concepts.md){.internal-link target=_blank}にて見てきたように、有効な戦略がいくつかあります。 -ここでは**Gunicorn**が**Uvicornのワーカー・プロセス**を管理する場合の使い方について紹介していきます。 +ここでは、`fastapi` コマンド、または `uvicorn` コマンドを直接使って、**ワーカープロセス**付きの **Uvicorn** を使う方法を紹介します。 -/// info +/// info | 情報 - -DockerやKubernetesなどのコンテナを使用している場合は、次の章で詳しく説明します： [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank} +DockerやKubernetesなどのコンテナを使用している場合は、次の章で詳しく説明します： [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}。 -特に**Kubernetes**上で実行する場合は、おそらく**Gunicornを使用せず**、**コンテナごとに単一のUvicornプロセス**を実行することになりますが、それについてはこの章の後半で説明します。 +特に**Kubernetes**上で実行する場合は、おそらくワーカーは使わず、代わりに**コンテナごとに単一のUvicornプロセス**を実行したいはずですが、それについてはその章の後半で説明します。 /// -## GunicornによるUvicornのワーカー・プロセスの管理 +## 複数ワーカー { #multiple-workers } -**Gunicorn**は**WSGI標準**のアプリケーションサーバーです。このことは、GunicornはFlaskやDjangoのようなアプリケーションにサービスを提供できることを意味します。Gunicornそれ自体は**FastAPI**と互換性がないですが、というのもFastAPIは最新の**ASGI 標準**を使用しているためです。 +`--workers` コマンドラインオプションで複数のワーカーを起動できます。 -しかし、Gunicornは**プロセスマネージャー**として動作し、ユーザーが特定の**ワーカー・プロセスクラス**を使用するように指示することができます。するとGunicornはそのクラスを使い1つ以上の**ワーカー・プロセス**を開始します。 +//// tab | `fastapi` -そして**Uvicorn**には**Gunicorn互換のワーカークラス**があります。 - -この組み合わせで、Gunicornは**プロセスマネージャー**として動作し、**ポート**と**IP**をリッスンします。そして、**Uvicornクラス**を実行しているワーカー・プロセスに通信を**転送**します。 - -そして、Gunicorn互換の**Uvicornワーカー**クラスが、FastAPIが使えるように、Gunicornから送られてきたデータをASGI標準に変換する役割を担います。 - -## GunicornとUvicornをインストールする +`fastapi` コマンドを使う場合：
```console -$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn +$ fastapi run --workers 4 main.py ----> 100% + FastAPI Starting production server 🚀 + + Searching for package file structure from directories with + __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with the + following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://0.0.0.0:8000 + server Documentation at http://0.0.0.0:8000/docs + + Logs: + + INFO Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to + quit) + INFO Started parent process [27365] + INFO Started server process [27368] + INFO Started server process [27369] + INFO Started server process [27370] + INFO Started server process [27367] + INFO Waiting for application startup. + INFO Waiting for application startup. + INFO Waiting for application startup. + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. + INFO Application startup complete. + INFO Application startup complete. + INFO Application startup complete. ```
-これによりUvicornと（高性能を得るための）標準（`standard`）の追加パッケージとGunicornの両方がインストールされます。 +//// -## UvicornのワーカーとともにGunicornを実行する +//// tab | `uvicorn` -Gunicornを以下のように起動させることができます: - -
- -```console -$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80 - -[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0 -[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499) -[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker -[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511 -[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513 -[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514 -[19515] [INFO] Booting worker with pid: 19515 -[19511] [INFO] Started server process [19511] -[19511] [INFO] Waiting for application startup. -[19511] [INFO] Application startup complete. -[19513] [INFO] Started server process [19513] -[19513] [INFO] Waiting for application startup. -[19513] [INFO] Application startup complete. -[19514] [INFO] Started server process [19514] -[19514] [INFO] Waiting for application startup. -[19514] [INFO] Application startup complete. -[19515] [INFO] Started server process [19515] -[19515] [INFO] Waiting for application startup. -[19515] [INFO] Application startup complete. -``` - -
- -それぞれのオプションの意味を見てみましょう： - -* `main:app`： `main`は"`main`"という名前のPythonモジュール、つまりファイル`main.py`を意味します。そして `app` は **FastAPI** アプリケーションの変数名です。 - * main:app`はPythonの`import`文と同じようなものだと想像できます： - - ```Python - from main import app - ``` - - * つまり、`main:app`のコロンは、`from main import app`のPythonの`import`の部分と同じになります。 - -* `--workers`： 使用するワーカー・プロセスの数で、それぞれがUvicornのワーカーを実行します。 - -* `--worker-class`： ワーカー・プロセスで使用するGunicorn互換のワーカークラスです。 - * ここではGunicornがインポートして使用できるクラスを渡します： - - ```Python - import uvicorn.workers.UvicornWorker - ``` - -* `--bind`： GunicornにリッスンするIPとポートを伝えます。コロン(`:`)でIPとポートを区切ります。 - * Uvicornを直接実行している場合は、`--bind 0.0.0.0:80` （Gunicornのオプション）の代わりに、`--host 0.0.0.0`と `--port 80`を使います。 - -出力では、各プロセスの**PID**（プロセスID）が表示されているのがわかります（単なる数字です）。 - -以下の通りです： - -* Gunicornの**プロセス・マネージャー**はPID `19499`（あなたの場合は違う番号でしょう）で始まります。 -* 次に、`Listening at: http://0.0.0.0:80`を開始します。 -* それから `uvicorn.workers.UvicornWorker` でワーカークラスを使用することを検出します。 -* そして、**4つのワーカー**を起動します。それぞれのワーカーのPIDは、`19511`、`19513`、`19514`、`19515`です。 - -Gunicornはまた、ワーカーの数を維持するために必要であれば、**ダウンしたプロセス**を管理し、**新しいプロセスを**再起動**させます。そのため、上記のリストにある**再起動**の概念に一部役立ちます。 - -しかしながら、必要であればGunicornを**再起動**させ、**起動時に実行**させるなど、外部のコンポーネントを持たせることも必要かもしれません。 - -## Uvicornとワーカー - -Uvicornには複数の**ワーカー・プロセス**を起動し実行するオプションもあります。 - -とはいうものの、今のところUvicornのワーカー・プロセスを扱う機能はGunicornよりも制限されています。そのため、このレベル（Pythonレベル）でプロセスマネージャーを持ちたいのであれば、Gunicornをプロセスマネージャーとして使ってみた方が賢明かもしれないです。 - -どんな場合であれ、以下のように実行します： +`uvicorn` コマンドを直接使いたい場合：
@@ -150,36 +105,35 @@ $ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4
-ここで唯一の新しいオプションは `--workers` で、Uvicornに4つのワーカー・プロセスを起動するように指示しています。 +//// -各プロセスの **PID** が表示され、親プロセスの `27365` (これは **プロセスマネージャ**) と、各ワーカー・プロセスの **PID** が表示されます： `27368`、`27369`、`27370`、`27367`になります。 +ここで唯一の新しいオプションは `--workers` で、Uvicornに4つのワーカープロセスを起動するように指示しています。 -## デプロイメントのコンセプト +各プロセスの **PID** も表示されていて、親プロセス（これは**プロセスマネージャー**）が `27365`、各ワーカープロセスがそれぞれ `27368`、`27369`、`27370`、`27367` です。 -ここでは、アプリケーションの実行を**並列化**し、CPUの**マルチコア**を活用し、**より多くのリクエスト**に対応できるようにするために、**Gunicorn**（またはUvicorn）を使用して**Uvicornワーカー・プロセス**を管理する方法を見ていきました。 +## デプロイメントのコンセプト { #deployment-concepts } -上記のデプロイのコンセプトのリストから、ワーカーを使うことは主に**レプリケーション**の部分と、**再起動**を少し助けてくれます： +ここでは、複数の **ワーカー** を使ってアプリケーションの実行を**並列化**し、CPUの**複数コア**を活用して、**より多くのリクエスト**を処理できるようにする方法を見てきました。 -* セキュリティ - HTTPS -* 起動時の実行 -* 再起動 +上のデプロイメントのコンセプトのリストから、ワーカーを使うことは主に**レプリケーション**の部分と、**再起動**を少し助けてくれますが、それ以外については引き続き対処が必要です： + +* **セキュリティ - HTTPS** +* **起動時の実行** +* ***再起動*** * レプリケーション（実行中のプロセス数） -* メモリー -* 開始前の事前のステップ +* **メモリ** +* **開始前の事前ステップ** +## コンテナとDocker { #containers-and-docker } -## コンテナとDocker - -次章の[コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}では、その他の**デプロイのコンセプト**を扱うために実施するであろう戦略をいくつか紹介します。 +次章の[コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}では、その他の**デプロイメントのコンセプト**を扱うために使える戦略をいくつか説明します。 -また、**GunicornとUvicornワーカー**を含む**公式Dockerイメージ**と、簡単なケースに役立ついくつかのデフォルト設定も紹介します。 +単一のUvicornプロセスを実行するために、**ゼロから独自のイメージを構築する**方法も紹介します。これは簡単なプロセスで、**Kubernetes**のような分散コンテナ管理システムを使う場合に、おそらくやりたいことでしょう。 -また、(Gunicornを使わずに)Uvicornプロセスを1つだけ実行するために、**ゼロから独自のイメージを**構築する方法も紹介します。これは簡単なプロセスで、おそらく**Kubernetes**のような分散コンテナ管理システムを使うときにやりたいことでしょう。 +## まとめ { #recap } -## まとめ +`fastapi` または `uvicorn` コマンドで `--workers` CLIオプションを使うことで、**マルチコアCPU**を活用し、**複数のプロセスを並列実行**できるように複数のワーカープロセスを利用できます。 -Uvicornワーカーを使ったプロセスマネージャとして**Gunicorn**（またはUvicorn）を使えば、**マルチコアCPU**を活用して**複数のプロセスを並列実行**できます。 +他のデプロイメントのコンセプトを自分で対応しながら、**独自のデプロイシステム**を構築している場合にも、これらのツールやアイデアを使えます。 -これらのツールやアイデアは、**あなた自身のデプロイシステム**をセットアップしながら、他のデプロイコンセプトを自分で行う場合にも使えます。 - -次の章では、コンテナ（DockerやKubernetesなど）を使った**FastAPI**について学んでいきましょう。これらのツールには、他の**デプロイのコンセプト**も解決する簡単な方法があることがわかるでしょう。✨ +次の章で、コンテナ（例：DockerやKubernetes）を使った **FastAPI** について学びましょう。これらのツールにも、他の**デプロイメントのコンセプト**を解決する簡単な方法があることがわかります。✨ diff --git a/docs/ja/docs/deployment/versions.md b/docs/ja/docs/deployment/versions.md index 7575fc4f7..7980b8be2 100644 --- a/docs/ja/docs/deployment/versions.md +++ b/docs/ja/docs/deployment/versions.md @@ -1,93 +1,93 @@ -# FastAPIのバージョンについて +# FastAPIのバージョンについて { #about-fastapi-versions } -**FastAPI** は既に多くのアプリケーションやシステムに本番環境で使われています。また、100%のテストカバレッジを維持しています。しかし、活発な開発が続いています。 +**FastAPI** はすでに多くのアプリケーションやシステムで本番環境にて使われています。また、テストカバレッジは 100% に維持されています。しかし、開発は依然として急速に進んでいます。 -高頻度で新機能が追加され、定期的にバグが修正され、実装は継続的に改善されています。 +新機能が高頻度で追加され、定期的にバグが修正され、コードは継続的に改善されています。 これが現在のバージョンがいまだに `0.x.x` な理由であり、それぞれのバージョンは破壊的な変更がなされる可能性があります。これは、セマンティック バージョニングの規則に則っています。 -**FastAPI** を使用すると本番用アプリケーションをすぐに作成できますが (すでに何度も経験しているかもしれませんが)、残りのコードが正しく動作するバージョンなのか確認しなければいけません。 +**FastAPI** を使用すると本番用アプリケーションを今すぐ作成できます（そして、おそらくあなたはしばらく前からそうしているはずです）。必要なのは、残りのコードと正しく動作するバージョンを使用していることを確認することだけです。 -## `fastapi` のバージョンを固定 +## `fastapi` のバージョンを固定 { #pin-your-fastapi-version } -最初にすべきことは、アプリケーションが正しく動作する **FastAPI** のバージョンを固定することです。 +最初にすべきことは、使用している **FastAPI** のバージョンを、アプリケーションで正しく動作することが分かっている特定の最新バージョンに「固定（pin）」することです。 -例えば、バージョン `0.45.0` を使っているとしましょう。 +例えば、アプリでバージョン `0.112.0` を使っているとしましょう。 -`requirements.txt` を使っているなら、以下の様にバージョンを指定できます: +`requirements.txt` ファイルを使う場合は、以下のようにバージョンを指定できます: ```txt -fastapi==0.45.0 +fastapi[standard]==0.112.0 ``` -これは、厳密にバージョン `0.45.0` だけを使うことを意味します。 +これは、厳密にバージョン `0.112.0` だけを使うことを意味します。 -または、以下の様に固定することもできます: +または、以下のように固定することもできます: + +```txt +fastapi[standard]>=0.112.0,<0.113.0 +``` + +これは `0.112.0` 以上、`0.113.0` 未満のバージョンを使うことを意味します。例えば、バージョン `0.112.2` は使用可能です。 + +`uv`、Poetry、Pipenv など、他のインストール管理ツールを使用している場合でも、いずれもパッケージの特定バージョンを定義する方法があります。 + +## 利用可能なバージョン { #available-versions } + +利用可能なバージョン（例: 現在の最新が何かを確認するため）は、[Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=_blank} で確認できます。 + +## バージョンについて { #about-versions } + +セマンティック バージョニングの規約に従って、`1.0.0` 未満のバージョンは破壊的な変更が加わる可能性があります。 + +FastAPI では「PATCH」バージョンの変更はバグ修正と非破壊的な変更に使う、という規約にも従っています。 + +/// tip | 豆知識 + +「PATCH」は最後の数字です。例えば、`0.2.3` では PATCH バージョンは `3` です。 + +/// + +従って、以下のようなバージョンの固定ができるはずです: ```txt fastapi>=0.45.0,<0.46.0 ``` -これは `0.45.0` 以上、`0.46.0` 未満のバージョンを使うことを意味します。例えば、バージョン `0.45.2` は使用可能です。 - -PoetryやPipenvなど、他のインストール管理ツールを使用している場合でも、それぞれパッケージのバージョンを指定する機能があります。 - -## 利用可能なバージョン - -[Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}で利用可能なバージョンが確認できます (現在の最新版の確認などのため)。 - -## バージョンについて - -セマンティック バージョニングの規約に従って、`1.0.0` 未満の全てのバージョンは破壊的な変更が加わる可能性があります。 - -FastAPIでは「パッチ」バージョンはバグ修正と非破壊的な変更に留めるという規約に従っています。 +破壊的な変更と新機能は「MINOR」バージョンで追加されます。 /// tip | 豆知識 -「パッチ」は最後の数字を指します。例えば、`0.2.3` ではパッチバージョンは `3` です。 +「MINOR」は真ん中の数字です。例えば、`0.2.3` では MINOR バージョンは `2` です。 /// -従って、以下の様なバージョンの固定が望ましいです: +## FastAPIのバージョンのアップグレード { #upgrading-the-fastapi-versions } -```txt -fastapi>=0.45.0,<0.46.0 -``` +アプリケーションにテストを追加すべきです。 -破壊的な変更と新機能実装は「マイナー」バージョンで加えられます。 +**FastAPI** では非常に簡単に実現できます（Starlette のおかげです）。ドキュメントを確認して下さい: [テスト](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} -/// tip | 豆知識 +テストを追加したら、**FastAPI** のバージョンをより新しいものにアップグレードし、テストを実行することで全てのコードが正しく動作するか確認できます。 -「マイナー」は真ん中の数字です。例えば、`0.2.3` ではマイナーバージョンは `2` です。 +全てが動作する、または必要な変更を行った後に全てのテストが通るなら、その新しいバージョンに `fastapi` を固定できます。 -/// +## Starletteについて { #about-starlette } -## FastAPIのバージョンのアップグレード +`starlette` のバージョンは固定すべきではありません。 -アプリケーションにテストを加えるべきです。 +**FastAPI** のバージョンが異なれば、Starlette の特定のより新しいバージョンが使われます。 -**FastAPI** では非常に簡単に実現できます (Starletteのおかげで)。ドキュメントを確認して下さい: [テスト](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} +そのため、正しい Starlette バージョンを **FastAPI** に任せればよいです。 -テストを加えた後で、**FastAPI** のバージョンをより最新のものにアップグレードし、テストを実行することで全てのコードが正常に動作するか確認できます。 +## Pydanticについて { #about-pydantic } -全てが動作するか、修正を行った上で全てのテストを通過した場合、使用している`fastapi` のバージョンをより最新のバージョンに固定できます。 +Pydantic は自身のテストに **FastAPI** のテストも含んでいるため、Pydantic の新しいバージョン（`1.0.0` より上）は常に FastAPI と互換性があります。 -## Starletteについて - -`Starlette` のバージョンは固定すべきではありません。 - -**FastAPI** は、バージョン毎にStarletteのより新しいバージョンを使用します。 - -よって、最適なStarletteのバージョン選択を**FastAPI** に任せることができます。 - -## Pydanticについて - -Pydanticは自身のテストだけでなく**FastAPI** のためのテストを含んでいます。なので、Pydanticの新たなバージョン ( `1.0.0` 以降) は全てFastAPIと整合性があります。 - -Pydanticのバージョンを、動作が保証できる`1.0.0`以降のいずれかのバージョンから`2.0.0` 未満の間に固定できます。 +Pydantic は、自分にとって動作する `1.0.0` より上の任意のバージョンに固定できます。 例えば: ```txt -pydantic>=1.2.0,<2.0.0 +pydantic>=2.7.0,<3.0.0 ``` diff --git a/docs/ja/docs/environment-variables.md b/docs/ja/docs/environment-variables.md index 507af3a0c..45dbfc71f 100644 --- a/docs/ja/docs/environment-variables.md +++ b/docs/ja/docs/environment-variables.md @@ -1,18 +1,18 @@ -# 環境変数 +# 環境変数 { #environment-variables } -/// tip +/// tip | 豆知識 もし、「環境変数」とは何か、それをどう使うかを既に知っている場合は、このセクションをスキップして構いません。 /// -環境変数（**env var**とも呼ばれる）はPythonコードの**外側**、つまり**OS**に存在する変数で、Pythonから読み取ることができます。（他のプログラムでも同様に読み取れます。） +環境変数（「**env var**」とも呼ばれます）とは、Pythonコードの**外側**、つまり**オペレーティングシステム**に存在する変数で、Pythonコード（または他のプログラム）から読み取れます。 -環境変数は、アプリケーションの**設定**の管理や、Pythonの**インストール**などに役立ちます。 +環境変数は、アプリケーションの**設定**の扱い、Pythonの**インストール**の一部などで役立ちます。 -## 環境変数の作成と使用 +## 環境変数の作成と使用 { #create-and-use-env-vars } -環境変数は**シェル（ターミナル）**内で**作成**して使用でき、それらにPythonは不要です。 +環境変数は、Pythonを必要とせず、**シェル（ターミナル）**で**作成**して使用できます。 //// tab | Linux, macOS, Windows Bash @@ -36,7 +36,6 @@ Hello Wade Wilson
- ```console // Create an env var MY_NAME $ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson" @@ -51,9 +50,9 @@ Hello Wade Wilson //// -## Pythonで環境変数を読み取る +## Pythonで環境変数を読み取る { #read-env-vars-in-python } -環境変数をPythonの**外側**、ターミナル（や他の方法）で作成し、**Python内で読み取る**こともできます。 +環境変数はPythonの**外側**（ターミナル、またはその他の方法）で作成し、その後に**Pythonで読み取る**こともできます。 例えば、以下のような`main.py`ファイルを用意します: @@ -64,11 +63,11 @@ name = os.getenv("MY_NAME", "World") print(f"Hello {name} from Python") ``` -/// tip +/// tip | 豆知識 -`os.getenv()` の第2引数は、デフォルトで返される値を指定します。 +`os.getenv()` の第2引数は、デフォルトで返される値です。 -この引数を省略するとデフォルト値として`None`が返されますが、ここではデフォルト値として`"World"`を指定しています。 +指定しない場合、デフォルトは`None`ですが、ここでは使用するデフォルト値として`"World"`を指定しています。 /// @@ -128,11 +127,11 @@ Hello Wade Wilson from Python //// -環境変数はコードの外側で設定し、内側から読み取ることができるので、他のファイルと一緒に（`git`に）保存する必要がありません。そのため、環境変数をコンフィグレーションや**設定**に使用することが一般的です。 +環境変数はコードの外側で設定でき、コードから読み取れ、他のファイルと一緒に（`git`に）保存（コミット）する必要がないため、設定や**settings**に使うのが一般的です。 -また、**特定のプログラムの呼び出し**のための環境変数を、そのプログラムのみ、その実行中に限定して利用できるよう作成できます。 +また、**特定のプログラムの呼び出し**のためだけに、そのプログラムでのみ、実行中の間だけ利用できる環境変数を作成することもできます。 -そのためには、プログラム起動コマンドと同じコマンドライン上の、起動コマンド直前で環境変数を作成してください。 +そのためには、同じ行で、プログラム自体の直前に作成してください。
@@ -152,25 +151,25 @@ Hello World from Python
-/// tip +/// tip | 豆知識 詳しくは The Twelve-Factor App: Config を参照してください。 /// -## 型とバリデーション +## 型とバリデーション { #types-and-validation } -環境変数は**テキスト文字列**のみを扱うことができます。これは、環境変数がPython外部に存在し、他のプログラムやシステム全体（Linux、Windows、macOS間の互換性を含む）と連携する必要があるためです。 +これらの環境変数が扱えるのは**テキスト文字列**のみです。環境変数はPythonの外部にあり、他のプログラムやシステム全体（Linux、Windows、macOSなど異なるオペレーティングシステム間も）との互換性が必要になるためです。 -つまり、Pythonが環境変数から読み取る**あらゆる値**は **`str`型となり**、他の型への変換やバリデーションはコード内で行う必要があります。 +つまり、環境変数からPythonで読み取る**あらゆる値**は **`str`になり**、他の型への変換やバリデーションはコード内で行う必要があります。 -環境変数を使用して**アプリケーション設定**を管理する方法については、[高度なユーザーガイド - Settings and Environment Variables](./advanced/settings.md){.internal-link target=_blank}で詳しく学べます。 +環境変数を使って**アプリケーション設定**を扱う方法については、[高度なユーザーガイド - Settings and Environment Variables](./advanced/settings.md){.internal-link target=_blank} で詳しく学べます。 -## `PATH`環境変数 +## `PATH`環境変数 { #path-environment-variable } -**`PATH`**という**特別な**環境変数があります。この環境変数は、OS（Linux、macOS、Windows）が実行するプログラムを発見するために使用されます。 +**`PATH`**という**特別な**環境変数があります。これはオペレーティングシステム（Linux、macOS、Windows）が実行するプログラムを見つけるために使用されます。 -`PATH`変数は、複数のディレクトリのパスから成る長い文字列です。このパスはLinuxやMacOSの場合は`:`で、Windowsの場合は`;`で区切られています。 +変数`PATH`の値は長い文字列で、LinuxとmacOSではコロン`:`、Windowsではセミコロン`;`で区切られたディレクトリで構成されます。 例えば、`PATH`環境変数は次のような文字列かもしれません: @@ -180,7 +179,7 @@ Hello World from Python /usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin ``` -これは、OSはプログラムを見つけるために以下のディレクトリを探す、ということを意味します: +これは、システムが次のディレクトリでプログラムを探すことを意味します: * `/usr/local/bin` * `/usr/bin` @@ -196,7 +195,7 @@ Hello World from Python C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32 ``` -これは、OSはプログラムを見つけるために以下のディレクトリを探す、ということを意味します: +これは、システムが次のディレクトリでプログラムを探すことを意味します: * `C:\Program Files\Python312\Scripts` * `C:\Program Files\Python312` @@ -204,63 +203,61 @@ C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System3 //// -ターミナル上で**コマンド**を入力すると、 OSはそのプログラムを見つけるために、`PATH`環境変数のリストに記載された**それぞれのディレクトリを探し**ます。 +ターミナル上で**コマンド**を入力すると、オペレーティングシステムは`PATH`環境変数に記載された**それぞれのディレクトリ**の中からプログラムを**探し**ます。 -例えば、ターミナル上で`python`を入力すると、OSは`python`によって呼ばれるプログラムを見つけるために、そのリストの**先頭のディレクトリ**を最初に探します。 +例えば、ターミナルで`python`と入力すると、オペレーティングシステムはそのリストの**最初のディレクトリ**で`python`というプログラムを探します。 -OSは、もしそのプログラムをそこで発見すれば**実行し**ますが、そうでなければリストの**他のディレクトリ**を探していきます。 +見つかればそれを**使用**します。見つからなければ、**他のディレクトリ**を探し続けます。 -### PythonのインストールとPATH環境変数の更新 +### Pythonのインストールと`PATH`の更新 { #installing-python-and-updating-the-path } -Pythonのインストール時に`PATH`環境変数を更新したいか聞かれるかもしれません。 +Pythonのインストール時に、`PATH`環境変数を更新するかどうかを尋ねられるかもしれません。 -/// tab | Linux, macOS +//// tab | Linux, macOS -Pythonをインストールして、そのプログラムが`/opt/custompython/bin`というディレクトリに配置されたとします。 +Pythonをインストールして、その結果`/opt/custompython/bin`というディレクトリに配置されたとします。 -もし、`PATH`環境変数を更新するように答えると、`PATH`環境変数に`/opt/custompython/bin`が追加されます。 +`PATH`環境変数を更新することに同意すると、インストーラーは`PATH`環境変数に`/opt/custompython/bin`を追加します。 -`PATH`環境変数は以下のように更新されるでしょう： +例えば次のようになります: -``` plaintext +```plaintext /usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin ``` -このようにして、ターミナルで`python`と入力したときに、OSは`/opt/custompython/bin`（リストの末尾のディレクトリ）にあるPythonプログラムを見つけ、使用します。 +このようにして、ターミナルで`python`と入力すると、システムは`/opt/custompython/bin`（最後のディレクトリ）にあるPythonプログラムを見つけ、それを使用します。 -/// +//// -/// tab | Windows +//// tab | Windows -Pythonをインストールして、そのプログラムが`C:\opt\custompython\bin`というディレクトリに配置されたとします。 +Pythonをインストールして、その結果`C:\opt\custompython\bin`というディレクトリに配置されたとします。 -もし、`PATH`環境変数を更新するように答えると、`PATH`環境変数に`C:\opt\custompython\bin`が追加されます。 - -`PATH`環境変数は以下のように更新されるでしょう： +`PATH`環境変数を更新することに同意すると、インストーラーは`PATH`環境変数に`C:\opt\custompython\bin`を追加します。 ```plaintext C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32;C:\opt\custompython\bin ``` -このようにして、ターミナルで`python`と入力したときに、OSは`C:\opt\custompython\bin\python`（リストの末尾のディレクトリ）にあるPythonプログラムを見つけ、使用します。 +このようにして、ターミナルで`python`と入力すると、システムは`C:\opt\custompython\bin`（最後のディレクトリ）にあるPythonプログラムを見つけ、それを使用します。 -/// +//// -つまり、ターミナルで以下のコマンドを入力すると： +つまり、ターミナルで次のように入力すると:
-``` console +```console $ python ```
-/// tab | Linux, macOS +//// tab | Linux, macOS -OSは`/opt/custompython/bin`にある`python`プログラムを**見つけ**て実行します。 +システムは`/opt/custompython/bin`にある`python`プログラムを**見つけ**て実行します。 -これは、次のコマンドを入力した場合とほとんど同等です： +これは、次のように入力するのとおおむね同等です:
@@ -270,13 +267,13 @@ $ /opt/custompython/bin/python
-/// +//// -/// tab | Windows +//// tab | Windows -OSは`C:\opt\custompython\bin\python`にある`python`プログラムを**見つけ**て実行します。 +システムは`C:\opt\custompython\bin\python`にある`python`プログラムを**見つけ**て実行します。 -これは、次のコマンドを入力した場合とほとんど同等です： +これは、次のように入力するのとおおむね同等です:
@@ -286,16 +283,16 @@ $ C:\opt\custompython\bin\python
-/// +//// -この情報は、[Virtual Environments](virtual-environments.md) について学ぶ際にも役立ちます。 +この情報は、[Virtual Environments](virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} について学ぶ際にも役立ちます。 -## まとめ +## まとめ { #conclusion } これで、**環境変数**とは何か、Pythonでどのように使用するかについて、基本的な理解が得られたはずです。 -環境変数についての詳細は、Wikipedia: Environment Variable を参照してください。 +環境変数についての詳細は、Wikipedia for Environment Variable も参照してください。 -環境変数の用途や適用方法が最初は直感的ではないかもしれませんが、開発中のさまざまなシナリオで繰り返し登場します。そのため、基本を知っておくことが重要です。 +多くの場合、環境変数がどのように役立ち、すぐに適用できるのかはあまり明確ではありません。しかし、開発中のさまざまなシナリオで何度も登場するため、知っておくとよいでしょう。 -たとえば、この情報は次のセクションで扱う[Virtual Environments](virtual-environments.md)にも関連します。 +例えば、次のセクションの[Virtual Environments](virtual-environments.md)でこの情報が必要になります。 diff --git a/docs/ja/docs/how-to/conditional-openapi.md b/docs/ja/docs/how-to/conditional-openapi.md index bfaa9e6d7..9478f5c03 100644 --- a/docs/ja/docs/how-to/conditional-openapi.md +++ b/docs/ja/docs/how-to/conditional-openapi.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# 条件付き OpenAPI +# 条件付き OpenAPI { #conditional-openapi } 必要であれば、設定と環境変数を利用して、環境に応じて条件付きでOpenAPIを構成することが可能です。また、完全にOpenAPIを無効にすることもできます。 -## セキュリティとAPI、およびドキュメントについて +## セキュリティとAPI、およびドキュメントについて { #about-security-apis-and-docs } 本番環境においてドキュメントのUIを非表示にすることによって、APIを保護しようと *すべきではありません*。 @@ -17,19 +17,19 @@ * リクエストボディとレスポンスのためのPydanticモデルの定義を見直す。 * 依存関係に基づきすべての必要なパーミッションとロールを設定する。 * パスワードを絶対に平文で保存しない。パスワードハッシュのみを保存する。 -* PasslibやJWTトークンに代表される、よく知られた暗号化ツールを使って実装する。 +* pwdlibやJWTトークンに代表される、よく知られた暗号化ツールを使って実装する。 * そして必要なところでは、もっと細かいパーミッション制御をOAuth2スコープを使って行う。 -* など +* ...など それでも、例えば本番環境のような特定の環境のみで、あるいは環境変数の設定によってAPIドキュメントをどうしても無効にしたいという、非常に特殊なユースケースがあるかもしれません。 -## 設定と環境変数による条件付き OpenAPI +## 設定と環境変数による条件付き OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } 生成するOpenAPIとドキュメントUIの構成は、共通のPydanticの設定を使用して簡単に切り替えられます。 例えば、 -{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py hl[6,11] *} +{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py39.py hl[6,11] *} ここでは `openapi_url` の設定を、デフォルトの `"/openapi.json"` のまま宣言しています。 diff --git a/docs/ja/docs/index.md b/docs/ja/docs/index.md index 8dee1ee03..67e01ed53 100644 --- a/docs/ja/docs/index.md +++ b/docs/ja/docs/index.md @@ -1,14 +1,14 @@ -# FastAPI +# FastAPI { #fastapi }

- FastAPI + FastAPI

- FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production + FastAPI フレームワーク、高パフォーマンス、学びやすい、素早くコーディングできる、本番運用に対応

@@ -27,129 +27,138 @@ --- -**ドキュメント**: https://fastapi.tiangolo.com +**ドキュメント**: https://fastapi.tiangolo.com **ソースコード**: https://github.com/fastapi/fastapi --- -FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 +FastAPI は、Python の標準である型ヒントに基づいて Python で API を構築するための、モダンで、高速（高パフォーマンス）な Web フレームワークです。 主な特徴: -- **高速**: **NodeJS** や **Go** 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 [最も高速な Python フレームワークの一つです](#_10). +* **高速**: **NodeJS** や **Go** 並みのとても高いパフォーマンス（Starlette と Pydantic のおかげです）。 [利用可能な最も高速な Python フレームワークの一つです](#performance)。 +* **高速なコーディング**: 開発速度を約 200%〜300% 向上させます。* +* **少ないバグ**: 開発者起因のヒューマンエラーを約 40% 削減します。* +* **直感的**: 素晴らしいエディタサポート。あらゆる場所で 補完 が使えます。デバッグ時間を削減します。 +* **簡単**: 簡単に利用・習得できるようにデザインされています。ドキュメントを読む時間を削減します。 +* **短い**: コードの重複を最小限にします。各パラメータ宣言から複数の機能を得られます。バグも減ります。 +* **堅牢性**: 自動対話型ドキュメントにより、本番環境向けのコードが得られます。 +* **Standards-based**: API のオープンスタンダードに基づいており（そして完全に互換性があります）、OpenAPI（以前は Swagger として知られていました）や JSON Schema をサポートします。 -- **高速なコーディング**: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 \* -- **少ないバグ**: 開発者起因のヒューマンエラーを約 40％削減します。 \* -- **直感的**: 素晴らしいエディタのサポートや オートコンプリート。 デバッグ時間を削減します。 -- **簡単**: 簡単に利用、習得できるようにデザインされています。ドキュメントを読む時間を削減します。 -- **短い**: コードの重複を最小限にしています。各パラメータからの複数の機能。少ないバグ。 -- **堅牢性**: 自動対話ドキュメントを使用して、本番環境で使用できるコードを取得します。 -- **Standards-based**: API のオープンスタンダードに基づいており、完全に互換性があります: OpenAPI (以前は Swagger として知られていました) や JSON スキーマ. +* 本番アプリケーションを構築している社内開発チームのテストに基づく見積もりです。 -\* 本番アプリケーションを構築している開発チームのテストによる見積もり。 - -## Sponsors +## Sponsors { #sponsors } -{% if sponsors %} +### Keystone Sponsor { #keystone-sponsor } + +{% for sponsor in sponsors.keystone -%} + +{% endfor -%} + +### Gold and Silver Sponsors { #gold-and-silver-sponsors } + {% for sponsor in sponsors.gold -%} {% endfor -%} {%- for sponsor in sponsors.silver -%} {% endfor %} -{% endif %} -Other sponsors +その他のスポンサー -## 評価 +## 評価 { #opinions } -"_[...] 最近 **FastAPI** を使っています。 [...] 実際に私のチームの全ての **Microsoft の機械学習サービス** で使用する予定です。 そのうちのいくつかのコアな**Windows**製品と**Office**製品に統合されつつあります。_" +"_[...] 最近 **FastAPI** を使っています。 [...] 実際に私のチームの全ての **Microsoft の機械学習サービス** で使用する予定です。 そのうちのいくつかのコアな **Windows** 製品と **Office** 製品に統合されつつあります。_"

Kabir Khan - Microsoft (ref)
--- -"_FastAPIライブラリを採用し、クエリで**予測値**を取得できる**REST**サーバを構築しました。 [for Ludwig]_" +"_FastAPIライブラリを採用し、クエリで **予測値** を取得できる **REST** サーバを構築しました。 [for Ludwig]_"
Piero Molino, Yaroslav Dudin, and Sai Sumanth Miryala - Uber (ref)
--- -"_**Netflix** は、**危機管理**オーケストレーションフレームワーク、**Dispatch**のオープンソースリリースを発表できることをうれしく思います。 [built with **FastAPI**]_" +"_**Netflix** は、**危機管理**オーケストレーションフレームワーク、**Dispatch** のオープンソースリリースを発表できることをうれしく思います。 [built with **FastAPI**]_"
Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - Netflix (ref)
--- -"_私は**FastAPI**にワクワクしています。 めちゃくちゃ楽しいです！_" +"_私は **FastAPI** にワクワクしています。 めちゃくちゃ楽しいです！_"
Brian Okken - Python Bytes podcast host (ref)
--- -"_正直、超堅実で洗練されているように見えます。いろんな意味で、それは私がハグしたかったものです。_" +"_正直、あなたが作ったものは超堅実で洗練されているように見えます。いろんな意味で、それは私が **Hug** にそうなってほしかったものです。誰かがそれを作るのを見るのは本当に刺激的です。_"
Timothy Crosley - Hug creator (ref)
--- -"_REST API を構築するための**モダンなフレームワーク**を学びたい方は、**FastAPI** [...] をチェックしてみてください。 [...] 高速で, 使用、習得が簡単です。[...]_" +"_REST API を構築するための **モダンなフレームワーク** を学びたい方は、**FastAPI** [...] をチェックしてみてください。 [...] 高速で、使用・習得が簡単です [...]_" -"_私たちの**API**は**FastAPI**に切り替えました。[...] きっと気に入ると思います。 [...]_" +"_私たちの **API** は **FastAPI** に切り替えました [...] きっと気に入ると思います [...]_"
Ines Montani - Matthew Honnibal - Explosion AI founders - spaCy creators (ref) - (ref)
--- -## **Typer**, the FastAPI of CLIs +"_本番運用の Python API を構築したい方には、**FastAPI** を強くおすすめします。**美しく設計**されており、**使いやすく**、**高いスケーラビリティ**があります。私たちの API ファースト開発戦略の **主要コンポーネント** となり、Virtual TAC Engineer などの多くの自動化やサービスを推進しています。_" + +
Deon Pillsbury - Cisco (ref)
+ +--- + +## FastAPI ミニドキュメンタリー { #fastapi-mini-documentary } + +2025 年末に公開された FastAPI ミニドキュメンタリーがあります。オンラインで視聴できます: + +FastAPI Mini Documentary + +## **Typer**、CLI 版 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis } -もし Web API の代わりにターミナルで使用するCLIアプリを構築する場合は、**Typer**を確認してください。 +Web API の代わりにターミナルで使用する CLI アプリを構築する場合は、**Typer** を確認してください。 -**Typer**は FastAPI の弟分です。そして、**CLI 版 の FastAPI**を意味しています。 +**Typer** は FastAPI の弟分です。そして、**CLI 版 FastAPI** を意図しています。 ⌨️ 🚀 -## 必要条件 +## 必要条件 { #requirements } FastAPI は巨人の肩の上に立っています。 -- Web の部分はStarlette -- データの部分はPydantic +* Web の部分は Starlette +* データの部分は Pydantic -## インストール +## インストール { #installation } + +virtual environment を作成して有効化し、それから FastAPI をインストールします。
```console -$ pip install fastapi +$ pip install "fastapi[standard]" ---> 100% ```
-本番環境では、Uvicorn または、 Hypercornのような、 ASGI サーバーが必要になります。 +**注**: すべてのターミナルで動作するように、`"fastapi[standard]"` は必ずクォートで囲んでください。 -
+## アプリケーション例 { #example } -```console -$ pip install "uvicorn[standard]" +### 作成 { #create-it } ----> 100% -``` - -
- -## アプリケーション例 - -### アプリケーションの作成 - -- `main.py` を作成し、以下のコードを入力します: +`main.py` ファイルを作成し、以下のコードを入力します。 ```Python from fastapi import FastAPI @@ -163,16 +172,16 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: str = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ```
-またはasync defを使います... +または async def を使います... -`async` / `await`を使用するときは、 `async def`を使います: +コードで `async` / `await` を使用する場合は、`async def` を使います。 -```Python hl_lines="7 12" +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -184,28 +193,41 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: str = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` **注**: -わからない場合は、ドキュメントの`async` と `await`にある"In a hurry?"セクションをチェックしてください。 +わからない場合は、ドキュメントの `async` と `await` の _"In a hurry?"_ セクションを確認してください。
-### 実行 +### 実行 { #run-it } -以下のコマンドでサーバーを起動します: +以下のコマンドでサーバーを起動します。
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py + ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ + │ │ + │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ + │ │ + │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ + │ │ + │ Running in development mode, for production use: │ + │ │ + │ fastapi run │ + │ │ + ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ + +INFO: Will watch for changes in these directories: ['/home/user/code/awesomeapp'] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] +INFO: Started reloader process [2248755] using WatchFiles +INFO: Started server process [2248757] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. ``` @@ -213,56 +235,56 @@ INFO: Application startup complete.
-uvicorn main:app --reloadコマンドについて +fastapi dev main.py コマンドについて -`uvicorn main:app`コマンドは以下の項目を参照します: +`fastapi dev` コマンドは `main.py` ファイルを読み取り、その中の **FastAPI** アプリを検出し、Uvicorn を使用してサーバーを起動します。 -- `main`: `main.py`ファイル (Python "モジュール") -- `app`: `main.py` の`app = FastAPI()`の行で生成されたオブジェクト -- `--reload`: コードを変更したらサーバーを再起動します。このオプションは開発環境でのみ使用します +デフォルトでは、`fastapi dev` はローカル開発向けに自動リロードを有効にして起動します。 + +詳しくは FastAPI CLI docs を参照してください。
-### 動作確認 +### 動作確認 { #check-it } -ブラウザからhttp://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequeryを開きます。 +ブラウザで http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery を開きます。 -以下の JSON のレスポンスが確認できます: +以下の JSON のレスポンスが確認できます。 ```JSON {"item_id": 5, "q": "somequery"} ``` -もうすでに以下の API が作成されています: +すでに以下の API が作成されています。 -- `/` と `/items/{item_id}`のパスで HTTP リクエストを受けます。 -- どちらのパスも `GET` 操作 を取ります。(HTTP メソッドとしても知られています。) -- `/items/{item_id}` パスのパスパラメータ `item_id` は `int` でなければなりません。 -- パス `/items/{item_id}` はオプションの `str` クエリパラメータ `q` を持ちます。 +* _パス_ `/` と `/items/{item_id}` で HTTP リクエストを受け取ります。 +* 両方の _パス_ は `GET` 操作（HTTP _メソッド_ としても知られています）を取ります。 +* _パス_ `/items/{item_id}` は `int` であるべき _パスパラメータ_ `item_id` を持ちます。 +* _パス_ `/items/{item_id}` はオプションの `str` _クエリパラメータ_ `q` を持ちます。 -### 自動対話型の API ドキュメント +### 自動対話型 API ドキュメント { #interactive-api-docs } -http://127.0.0.1:8000/docsにアクセスしてみてください。 +次に、http://127.0.0.1:8000/docs にアクセスします。 -自動対話型の API ドキュメントが表示されます。 (Swagger UIが提供しています。): +自動対話型 API ドキュメントが表示されます（Swagger UI が提供しています）。 ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) -### 代替の API ドキュメント +### 代替 API ドキュメント { #alternative-api-docs } -http://127.0.0.1:8000/redocにアクセスしてみてください。 +次に、http://127.0.0.1:8000/redoc にアクセスします。 -代替の自動ドキュメントが表示されます。(ReDocが提供しています。): +代替の自動ドキュメントが表示されます（ReDoc が提供しています）。 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -## アップグレード例 +## アップグレード例 { #example-upgrade } -`PUT`リクエストからボディを受け取るために`main.py`を修正しましょう。 +次に、`PUT` リクエストからボディを受け取るために `main.py` ファイルを修正しましょう。 -Pydantic によって、Python の標準的な型を使ってボディを宣言します。 +Pydantic によって、標準的な Python の型を使ってボディを宣言します。 -```Python hl_lines="2 7 8 9 10 23 24 25" +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -272,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: bool = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -281,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: str = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @@ -290,173 +312,248 @@ def update_item(item_id: int, item: Item): return {"item_name": item.name, "item_id": item_id} ``` -サーバーは自動でリロードされます。(上述の`uvicorn`コマンドで`--reload`オプションを追加しているからです。) +`fastapi dev` サーバーは自動でリロードされるはずです。 -### 自動対話型の API ドキュメントのアップグレード +### 自動対話型 API ドキュメントのアップグレード { #interactive-api-docs-upgrade } -http://127.0.0.1:8000/docsにアクセスしましょう。 +次に、http://127.0.0.1:8000/docs にアクセスします。 -- 自動対話型の API ドキュメントが新しいボディも含めて自動でアップデートされます: +* 自動対話型 API ドキュメントは新しいボディも含めて自動でアップデートされます。 ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png) -- "Try it out"ボタンをクリックしてください。パラメータを入力して API と直接やりとりすることができます: +* 「Try it out」ボタンをクリックします。パラメータを入力して API と直接やりとりできます。 ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png) -- それから、"Execute" ボタンをクリックしてください。 ユーザーインターフェースは API と通信し、パラメータを送信し、結果を取得して画面に表示します: +* 次に、「Execute」ボタンをクリックします。ユーザーインターフェースは API と通信し、パラメータを送信し、結果を取得して画面に表示します。 ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png) -### 代替の API ドキュメントのアップグレード +### 代替 API ドキュメントのアップグレード { #alternative-api-docs-upgrade } -http://127.0.0.1:8000/redocにアクセスしましょう。 +次に、http://127.0.0.1:8000/redoc にアクセスします。 -- 代替の API ドキュメントにも新しいクエリパラメータやボディが反映されます。 +* 代替のドキュメントにも新しいクエリパラメータやボディが反映されます。 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png) -### まとめ +### まとめ { #recap } -要約すると、関数のパラメータとして、パラメータやボディ などの型を**一度だけ**宣言します。 +要約すると、関数のパラメータとして、パラメータやボディなどの型を **一度だけ** 宣言します。 -標準的な最新の Python の型を使っています。 +標準的な最新の Python の型を使います。 新しい構文や特定のライブラリのメソッドやクラスなどを覚える必要はありません。 -単なる標準的な**3.8 以降の Python**です。 +単なる標準的な **Python** です。 -例えば、`int`の場合: +例えば、`int` の場合: ```Python item_id: int ``` -または、より複雑な`Item`モデルの場合: +または、より複雑な `Item` モデルの場合: ```Python item: Item ``` -...そして、この一度の宣言で、以下のようになります: +...そして、この一度の宣言で、以下のようになります。 -- 以下を含むエディタサポート: - - 補完 - - タイプチェック -- データの検証: - - データが無効な場合に自動でエラーをクリアします。 - - 深い入れ子になった JSON オブジェクトでも検証が可能です。 -- 入力データの変換: ネットワークから Python のデータや型に変換してから読み取ります: - - JSON. - - パスパラメータ - - クエリパラメータ - - クッキー - - ヘッダー - - フォーム - - ファイル -- 出力データの変換: Python のデータや型からネットワークデータへ変換します (JSON として): - - Convert Python types (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc). - - `datetime` オブジェクト - - `UUID` オブジェクト - - データベースモデル - - ...などなど -- 2 つの代替ユーザーインターフェースを含む自動インタラクティブ API ドキュメント: - - Swagger UI. - - ReDoc. +* 以下を含むエディタサポート: + * 補完。 + * 型チェック。 +* データの検証: + * データが無効な場合に自動で明確なエラーを返します。 + * 深い入れ子になった JSON オブジェクトでも検証が可能です。 +* 入力データの 変換: ネットワークから Python のデータや型へ。以下から読み取ります: + * JSON。 + * パスパラメータ。 + * クエリパラメータ。 + * Cookie。 + * ヘッダー。 + * フォーム。 + * ファイル。 +* 出力データの 変換: Python のデータや型からネットワークデータへ（JSON として）変換します: + * Python の型（`str`、`int`、`float`、`bool`、`list` など）の変換。 + * `datetime` オブジェクト。 + * `UUID` オブジェクト。 + * データベースモデル。 + * ...などなど。 +* 2 つの代替ユーザーインターフェースを含む自動対話型 API ドキュメント: + * Swagger UI。 + * ReDoc。 --- -コード例に戻りましょう、**FastAPI** は次のようになります: +前のコード例に戻ると、**FastAPI** は次のように動作します。 -- `GET`および`PUT`リクエストのパスに`item_id` があることを検証します。 -- `item_id`が`GET`および`PUT`リクエストに対して`int` 型であることを検証します。 - - そうでない場合は、クライアントは有用で明確なエラーが表示されます。 -- `GET` リクエストに対してオプションのクエリパラメータ `q` (`http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery` のように) が存在するかどうかを調べます。 - - パラメータ `q` は `= None` で宣言されているので、オプションです。 - - `None`がなければ必須になります（`PUT`の場合のボディと同様です）。 -- `PUT` リクエストを `/items/{item_id}` に送信する場合は、ボディを JSON として読み込みます: - - 必須の属性 `name` を確認してください。 それは `str` であるべきです。 - - 必須の属性 `price` を確認してください。それは `float` でなければならないです。 - - オプションの属性 `is_offer` を確認してください。値がある場合は、`bool` であるべきです。 - - これらはすべて、深くネストされた JSON オブジェクトに対しても動作します。 -- JSON から JSON に自動的に変換します。 -- OpenAPIですべてを文書化し、以下を使用することができます: - - 対話的なドキュメントシステム。 - - 多くの言語に対応した自動クライアントコード生成システム。 -- 2 つの対話的なドキュメントのWebインターフェイスを直接提供します。 +* `GET` および `PUT` リクエストのパスに `item_id` があることを検証します。 +* `GET` および `PUT` リクエストに対して `item_id` が `int` 型であることを検証します。 + * そうでない場合、クライアントは有用で明確なエラーを受け取ります。 +* `GET` リクエストに対して、`q` という名前のオプションのクエリパラメータ（`http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery` のような）が存在するかどうかを調べます。 + * `q` パラメータは `= None` で宣言されているため、オプションです。 + * `None` がなければ必須になります（`PUT` の場合のボディと同様です）。 +* `PUT` リクエストを `/items/{item_id}` に送信する場合、ボディを JSON として読み込みます: + * 必須の属性 `name` があり、`str` であるべきことを確認します。 + * 必須の属性 `price` があり、`float` でなければならないことを確認します。 + * オプションの属性 `is_offer` があり、存在する場合は `bool` であるべきことを確認します。 + * これらはすべて、深くネストされた JSON オブジェクトに対しても動作します。 +* JSON への/からの変換を自動的に行います。 +* OpenAPI ですべてを文書化し、以下で利用できます: + * 対話型ドキュメントシステム。 + * 多くの言語に対応した自動クライアントコード生成システム。 +* 2 つの対話型ドキュメント Web インターフェースを直接提供します。 --- -まだ表面的な部分に触れただけですが、もう全ての仕組みは分かっているはずです。 +まだ表面的な部分に触れただけですが、仕組みはすでにイメージできているはずです。 -以下の行を変更してみてください: +以下の行を変更してみてください。 ```Python return {"item_name": item.name, "item_id": item_id} ``` -...以下を: +...以下の: ```Python ... "item_name": item.name ... ``` -...以下のように: +...を: ```Python ... "item_price": item.price ... ``` -...そして、エディタが属性を自動補完し、そのタイプを知る方法を確認してください。: +...に変更し、エディタが属性を自動補完し、その型を知ることを確認してください。 ![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png) -より多くの機能を含む、より完全な例については、チュートリアル - ユーザーガイドをご覧ください。 +より多くの機能を含む、より完全な例については、Tutorial - User Guide を参照してください。 -**ネタバレ注意**: チュートリアル - ユーザーガイドは以下の情報が含まれています: +**ネタバレ注意**: tutorial - user guide には以下が含まれます。 -- **ヘッダー**、**クッキー**、**フォームフィールド**、**ファイル**などの他の場所からの **パラメータ** 宣言。 -- `maximum_length`や`regex`のような**検証や制約**を設定する方法。 -- 非常に強力で使いやすい **依存性注入**システム。 -- **JWT トークン**を用いた **OAuth2** や **HTTP Basic 認証** のサポートを含む、セキュリティと認証。 -- **深くネストされた JSON モデル**を宣言するためのより高度な（しかし同様に簡単な）技術（Pydantic のおかげです）。 -- 以下のようなたくさんのおまけ機能(Starlette のおかげです): - - **WebSockets** - - **GraphQL** - - `httpx` や `pytest`をもとにした極限に簡単なテスト - - **CORS** - - **クッキーセッション** - - ...などなど。 +* **ヘッダー**、**Cookie**、**フォームフィールド**、**ファイル**など、他のさまざまな場所からの **パラメータ** 宣言。 +* `maximum_length` や `regex` のような **検証制約** を設定する方法。 +* 非常に強力で使いやすい **依存性注入** システム。 +* **JWT トークン**を用いた **OAuth2** や **HTTP Basic** 認証のサポートを含む、セキュリティと認証。 +* **深くネストされた JSON モデル**を宣言するための、より高度な（しかし同様に簡単な）手法（Pydantic のおかげです）。 +* Strawberry および他のライブラリによる **GraphQL** 統合。 +* 以下のようなたくさんのおまけ機能（Starlette のおかげです）: + * **WebSockets** + * HTTPX と `pytest` に基づく極めて簡単なテスト + * **CORS** + * **Cookie Sessions** + * ...などなど。 -## パフォーマンス +### アプリをデプロイ（任意） { #deploy-your-app-optional } -独立した TechEmpower のベンチマークでは、Uvicorn で動作する**FastAPI**アプリケーションが、Python フレームワークの中で最も高速なものの 1 つであり、Starlette と Uvicorn（FastAPI で内部的に使用されています）にのみ下回っていると示されています。 +必要に応じて FastAPI アプリを FastAPI Cloud にデプロイできます。まだの場合はウェイティングリストに参加してください。 🚀 -詳細はベンチマークセクションをご覧ください。 +すでに **FastAPI Cloud** アカウント（ウェイティングリストから招待されました 😉）がある場合は、1 コマンドでアプリケーションをデプロイできます。 -## オプションの依存関係 +デプロイ前に、ログインしていることを確認してください。 + +
+ +```console +$ fastapi login + +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` + +
+ +次に、アプリをデプロイします。 + +
+ +```console +$ fastapi deploy + +Deploying to FastAPI Cloud... + +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +これで完了です！その URL でアプリにアクセスできます。 ✨ + +#### FastAPI Cloud について { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud** は **FastAPI** の作者と同じチームによって作られています。 + +最小限の労力で API を **構築**、**デプロイ**、**アクセス** するためのプロセスを効率化します。 + +FastAPI でアプリを構築するのと同じ **開発者体験** を、クラウドへの **デプロイ** にももたらします。 🎉 + +FastAPI Cloud は *FastAPI and friends* オープンソースプロジェクトの主要スポンサーであり、資金提供元です。 ✨ + +#### 他のクラウドプロバイダにデプロイ { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPI はオープンソースであり、標準に基づいています。選択した任意のクラウドプロバイダに FastAPI アプリをデプロイできます。 + +各クラウドプロバイダのガイドに従って、FastAPI アプリをデプロイしてください。 🤓 + +## パフォーマンス { #performance } + +独立した TechEmpower のベンチマークでは、Uvicorn で動作する **FastAPI** アプリケーションが、利用可能な最も高速な Python フレームワークの一つであり、Starlette と Uvicorn（FastAPI で内部的に使用されています）にのみ下回っていると示されています。（*） + +詳細は Benchmarks セクションをご覧ください。 + +## 依存関係 { #dependencies } + +FastAPI は Pydantic と Starlette に依存しています。 + +### `standard` 依存関係 { #standard-dependencies } + +FastAPI を `pip install "fastapi[standard]"` でインストールすると、`standard` グループのオプション依存関係が含まれます。 Pydantic によって使用されるもの: -- email-validator - E メールの検証 +* email-validator - メール検証のため。 Starlette によって使用されるもの: -- httpx - `TestClient`を使用するために必要です。 -- jinja2 - デフォルトのテンプレート設定を使用する場合は必要です。 -- python-multipart - "parsing"`request.form()`からの変換をサポートしたい場合は必要です。 -- itsdangerous - `SessionMiddleware` サポートのためには必要です。 -- pyyaml - Starlette の `SchemaGenerator` サポートのために必要です。 (FastAPI では必要ないでしょう。) -- graphene - `GraphQLApp` サポートのためには必要です。 +* httpx - `TestClient` を使用したい場合に必要です。 +* jinja2 - デフォルトのテンプレート設定を使用したい場合に必要です。 +* python-multipart - `request.form()` とともに、フォームの 「parsing」 をサポートしたい場合に必要です。 -FastAPI / Starlette に使用されるもの: +FastAPI によって使用されるもの: -- uvicorn - アプリケーションをロードしてサーブするサーバーのため。 -- orjson - `ORJSONResponse`を使用したい場合は必要です。 -- ujson - `UJSONResponse`を使用する場合は必須です。 +* uvicorn - アプリケーションをロードして提供するサーバーのため。これには `uvicorn[standard]` も含まれ、高性能なサービングに必要な依存関係（例: `uvloop`）が含まれます。 +* `fastapi-cli[standard]` - `fastapi` コマンドを提供します。 + * これには `fastapi-cloud-cli` が含まれ、FastAPI アプリケーションを FastAPI Cloud にデプロイできます。 -これらは全て `pip install fastapi[all]`でインストールできます。 +### `standard` 依存関係なし { #without-standard-dependencies } -## ライセンス +`standard` のオプション依存関係を含めたくない場合は、`pip install "fastapi[standard]"` の代わりに `pip install fastapi` でインストールできます。 -このプロジェクトは MIT ライセンスです。 +### `fastapi-cloud-cli` なし { #without-fastapi-cloud-cli } + +標準の依存関係を含めつつ `fastapi-cloud-cli` を除外して FastAPI をインストールしたい場合は、`pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"` でインストールできます。 + +### 追加のオプション依存関係 { #additional-optional-dependencies } + +追加でインストールしたい依存関係があります。 + +追加のオプション Pydantic 依存関係: + +* pydantic-settings - 設定管理のため。 +* pydantic-extra-types - Pydantic で使用する追加の型のため。 + +追加のオプション FastAPI 依存関係: + +* orjson - `ORJSONResponse` を使用したい場合に必要です。 +* ujson - `UJSONResponse` を使用したい場合に必要です。 + +## ライセンス { #license } + +このプロジェクトは MIT ライセンスの条項の下でライセンスされています。 diff --git a/docs/ja/docs/learn/index.md b/docs/ja/docs/learn/index.md index 2f24c670a..bcdb1e37e 100644 --- a/docs/ja/docs/learn/index.md +++ b/docs/ja/docs/learn/index.md @@ -1,5 +1,5 @@ -# 学習 +# 学習 { #learn } ここでは、**FastAPI** を学習するための入門セクションとチュートリアルを紹介します。 -これは、FastAPIを学習するにあたっての**書籍**や**コース**であり、**公式**かつ推奨される方法とみなすことができます 😎 +これは、**書籍**や**コース**、FastAPIを学習するための**公式**かつ推奨される方法とみなすことができます。😎 diff --git a/docs/ja/docs/project-generation.md b/docs/ja/docs/project-generation.md index daef52efa..c930fb557 100644 --- a/docs/ja/docs/project-generation.md +++ b/docs/ja/docs/project-generation.md @@ -1,84 +1,28 @@ -# プロジェクト生成 - テンプレート +# Full Stack FastAPI テンプレート { #full-stack-fastapi-template } -プロジェクトジェネレーターは、初期設定、セキュリティ、データベース、初期APIエンドポイントなどの多くが含まれているため、プロジェクトの開始に利用できます。 +テンプレートは通常、特定のセットアップが含まれていますが、柔軟でカスタマイズできるように設計されています。これにより、プロジェクトの要件に合わせて変更・適応でき、優れた出発点になります。🏁 -プロジェクトジェネレーターは常に非常に意見が分かれる設定がされており、ニーズに合わせて更新および調整する必要があります。しかしきっと、プロジェクトの良い出発点となるでしょう。 +このテンプレートを使って開始できます。初期セットアップ、セキュリティ、データベース、いくつかのAPIエンドポイントがすでに用意されています。 -## フルスタック FastAPI PostgreSQL +GitHubリポジトリ: Full Stack FastAPI Template -GitHub: https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql +## Full Stack FastAPI テンプレート - 技術スタックと機能 { #full-stack-fastapi-template-technology-stack-and-features } -### フルスタック FastAPI PostgreSQL - 機能 - -* 完全な**Docker**インテグレーション (Dockerベース)。 -* Docker Swarm モードデプロイ。 -* ローカル開発環境向けの**Docker Compose**インテグレーションと最適化。 -* UvicornとGunicornを使用した**リリース可能な** Python web サーバ。 -* Python **FastAPI** バックエンド: - * **高速**: **NodeJS** や **Go** 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげ)。 - * **直感的**: 素晴らしいエディタのサポートや 補完。 デバッグ時間の短縮。 - * **簡単**: 簡単に利用、習得できるようなデザイン。ドキュメントを読む時間を削減。 - * **短い**: コードの重複を最小限に。パラメータ宣言による複数の機能。 - * **堅牢性**: 自動対話ドキュメントを使用した、本番環境で使用できるコード。 - * **標準規格準拠**: API のオープンスタンダードに基く、完全な互換性: OpenAPIや JSON スキーマ。 - * 自動バリデーション、シリアライゼーション、対話的なドキュメント、OAuth2 JWTトークンを用いた認証などを含む、**その他多くの機能**。 -* **セキュアなパスワード** ハッシュ化 (デフォルトで)。 -* **JWTトークン** 認証。 -* **SQLAlchemy** モデル (Flask用の拡張と独立しているので、Celeryワーカーと直接的に併用できます)。 -* 基本的なユーザーモデル (任意の修正や削除が可能)。 -* **Alembic** マイグレーション。 -* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing (オリジン間リソース共有))。 -* **Celery** ワーカー。バックエンドの残りの部分からモデルとコードを選択的にインポートし、使用可能。 -* Dockerと統合された**Pytest**ベースのRESTバックエンドテスト。データベースに依存せずに、全てのAPIをテスト可能。Docker上で動作するので、毎回ゼロから新たなデータストアを構築可能。(ElasticSearch、MongoDB、CouchDBなどを使用して、APIの動作をテスト可能) -* Atom HydrogenやVisual Studio Code Jupyterなどの拡張機能を使用した、リモートまたはDocker開発用の**Jupyterカーネル**との簡単なPython統合。 -* **Vue** フロントエンド: - * Vue CLIにより生成。 - * **JWT認証**の処理。 - * ログインビュー。 - * ログイン後の、メインダッシュボードビュー。 - * メインダッシュボードでのユーザー作成と編集。 - * セルフユーザー版 - * **Vuex**。 - * **Vue-router**。 - * 美しいマテリアルデザインコンポーネントのための**Vuetify**。 - * **TypeScript**。 - * **Nginx**ベースのDockerサーバ (Vue-routerとうまく協調する構成)。 - * Dockerマルチステージビルド。コンパイルされたコードの保存やコミットが不要。 - * ビルド時にフロントエンドテスト実行 (無効化も可能)。 - * 可能な限りモジュール化されているのでそのまま使用できますが、Vue CLIで再生成したり、必要に応じて作成したりして、必要なものを再利用可能。 -* PostgreSQLデータベースのための**PGAdmin**。(PHPMyAdminとMySQLを使用できるように簡単に変更可能) -* Celeryジョブ監視のための**Flower**。 -* **Traefik**を使用してフロントエンドとバックエンド間をロードバランシング。同一ドメインに配置しパスで区切る、ただし、異なるコンテナで処理。 -* Traefik統合。Let's Encrypt **HTTPS**証明書の自動生成を含む。 -* GitLab **CI** (継続的インテグレーション)。フロントエンドおよびバックエンドテストを含む。 - -## フルスタック FastAPI Couchbase - -GitHub: https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase - -⚠️ **警告** ⚠️ - -ゼロから新規プロジェクトを始める場合は、ここで代替案を確認してください。 - -例えば、フルスタック FastAPI PostgreSQLのプロジェクトジェネレーターは、積極的にメンテナンスされ、利用されているのでより良い代替案かもしれません。また、すべての新機能と改善点が含まれています。 - -Couchbaseベースのジェネレーターは今も無償提供されています。恐らく正常に動作するでしょう。また、すでにそのジェネレーターで生成されたプロジェクトが存在する場合でも (ニーズに合わせてアップデートしているかもしれません)、同様に正常に動作するはずです。 - -詳細はレポジトリのドキュメントを参照して下さい。 - -## フルスタック FastAPI MongoDB - -...時間の都合等によっては、今後作成されるかもしれません。😅 🎉 - -## spaCyとFastAPIを使用した機械学習モデル - -GitHub: https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi - -### spaCyとFastAPIを使用した機械学習モデル - 機能 - -* **spaCy** のNERモデルの統合。 -* **Azure Cognitive Search** のリクエストフォーマットを搭載。 -* **リリース可能な** UvicornとGunicornを使用したPythonウェブサーバ。 -* **Azure DevOps** のKubernetes (AKS) CI/CD デプロイを搭載。 -* **多言語** プロジェクトのために、セットアップ時に言語を容易に選択可能 (spaCyに組み込まれている言語の中から)。 -* **簡単に拡張可能**。spaCyだけでなく、他のモデルフレームワーク (Pytorch、Tensorflow) へ。 +- ⚡ PythonバックエンドAPI向けの [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/ja)。 + - 🧰 PythonのSQLデータベース操作（ORM）向けの [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com)。 + - 🔍 FastAPIで使用される、データバリデーションと設定管理向けの [Pydantic](https://docs.pydantic.dev)。 + - 💾 SQLデータベースとしての [PostgreSQL](https://www.postgresql.org)。 +- 🚀 フロントエンド向けの [React](https://react.dev)。 + - 💃 TypeScript、hooks、Vite、その他のモダンなフロントエンドスタックの各要素を使用。 + - 🎨 フロントエンドコンポーネント向けの [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) と [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com)。 + - 🤖 自動生成されたフロントエンドクライアント。 + - 🧪 End-to-Endテスト向けの [Playwright](https://playwright.dev)。 + - 🦇 ダークモードのサポート。 +- 🐋 開発および本番向けの [Docker Compose](https://www.docker.com)。 +- 🔒 デフォルトでの安全なパスワードハッシュ化。 +- 🔑 JWT（JSON Web Token）認証。 +- 📫 メールベースのパスワードリカバリ。 +- ✅ [Pytest](https://pytest.org) によるテスト。 +- 📞 リバースプロキシ / ロードバランサとしての [Traefik](https://traefik.io)。 +- 🚢 Docker Composeを使用したデプロイ手順（自動HTTPS証明書を処理するフロントエンドTraefikプロキシのセットアップ方法を含む）。 +- 🏭 GitHub Actionsに基づくCI（continuous integration）とCD（continuous deployment）。 diff --git a/docs/ja/docs/python-types.md b/docs/ja/docs/python-types.md index a847ce5d5..26a9e2193 100644 --- a/docs/ja/docs/python-types.md +++ b/docs/ja/docs/python-types.md @@ -1,16 +1,16 @@ -# Pythonの型の紹介 +# Pythonの型の紹介 { #python-types-intro } -**Python 3.6以降** では「型ヒント」オプションがサポートされています。 +Pythonではオプションの「型ヒント」（「型アノテーション」とも呼ばれます）がサポートされています。 -これらの **"型ヒント"** は変数の型を宣言することができる新しい構文です。（Python 3.6以降） +これらの **「型ヒント」** またはアノテーションは、変数の型を宣言できる特別な構文です。 -変数に型を宣言することでエディターやツールがより良いサポートを提供することができます。 +変数に型を宣言することで、エディターやツールがより良いサポートを提供できます。 -ここではPythonの型ヒントについての **クイックチュートリアル/リフレッシュ** で、**FastAPI**でそれらを使用するために必要な最低限のことだけをカバーしています。...実際には本当に少ないです。 +これはPythonの型ヒントについての **クイックチュートリアル/リフレッシュ** にすぎません。**FastAPI** で使用するために必要な最低限のことだけをカバーしています。...実際には本当に少ないです。 **FastAPI** はすべてこれらの型ヒントに基づいており、多くの強みと利点を与えてくれます。 -しかしたとえまったく **FastAPI** を使用しない場合でも、それらについて少し学ぶことで利点を得ることができるでしょう。 +しかし、たとえ **FastAPI** をまったく使用しない場合でも、それらについて少し学ぶことで利点を得られます。 /// note | 備考 @@ -18,14 +18,13 @@ /// -## 動機 +## 動機 { #motivation } 簡単な例から始めてみましょう: -{* ../../docs_src/python_types/tutorial001.py *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py *} - -このプログラムを実行すると以下が出力されます: +このプログラムを呼び出すと、以下が出力されます: ``` John Doe @@ -35,12 +34,11 @@ John Doe * `first_name`と`last_name`を取得します。 * `title()`を用いて、それぞれの最初の文字を大文字に変換します。 -* 真ん中にスペースを入れて連結します。 +* 真ん中にスペースを入れて連結します。 -{* ../../docs_src/python_types/tutorial001.py hl[2] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *} - -### 編集 +### 編集 { #edit-it } これはとても簡単なプログラムです。 @@ -50,7 +48,7 @@ John Doe しかし、そうすると「最初の文字を大文字に変換するあのメソッド」を呼び出す必要があります。 -それは`upper`でしたか？`uppercase`でしたか？それとも`first_uppercase`？または`capitalize`？ +それは`upper`でしたか？`uppercase`でしたか？`first_uppercase`？`capitalize`？ そして、古くからプログラマーの友人であるエディタで自動補完を試してみます。 @@ -58,13 +56,13 @@ John Doe しかし、悲しいことに、これはなんの役にも立ちません: - + -### 型の追加 +### 型の追加 { #add-types } 先ほどのコードから一行変更してみましょう。 -以下の関数のパラメータ部分を: +関数のパラメータである次の断片を、以下から: ```Python first_name, last_name @@ -80,8 +78,7 @@ John Doe それが「型ヒント」です: -{* ../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *} - +{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py39.py hl[1] *} これは、以下のようにデフォルト値を宣言するのと同じではありません: @@ -95,41 +92,39 @@ John Doe そして、通常、型ヒントを追加しても、それらがない状態と起こることは何も変わりません。 -しかし今、あなたが再びその関数を作成している最中に、型ヒントを使っていると想像してみて下さい。 +しかし今、あなたが再びその関数を作成している最中に、型ヒントを使っていると想像してみてください。 同じタイミングで`Ctrl+Space`で自動補完を実行すると、以下のようになります: - + -これであれば、あなたは「ベルを鳴らす」一つを見つけるまで、オプションを見て、スクロールすることができます: +これであれば、あなたは「ベルを鳴らす」ものを見つけるまで、オプションを見てスクロールできます: - + -## より強い動機 +## より強い動機 { #more-motivation } この関数を見てください。すでに型ヒントを持っています: -{* ../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py39.py hl[1] *} +エディタは変数の型を知っているので、補完だけでなく、エラーチェックをすることもできます: -エディタは変数の型を知っているので、補完だけでなく、エラーチェックをすることもできます。 - - + これで`age`を`str(age)`で文字列に変換して修正する必要があることがわかります: -{* ../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py39.py hl[2] *} +## 型の宣言 { #declaring-types } -## 型の宣言 - -関数のパラメータとして、型ヒントを宣言している主な場所を確認しました。 +型ヒントを宣言する主な場所を見てきました。関数のパラメータです。 これは **FastAPI** で使用する主な場所でもあります。 -### 単純な型 +### 単純な型 { #simple-types } -`str`だけでなく、Pythonの標準的な型すべてを宣言することができます。 +`str`だけでなく、Pythonの標準的な型すべてを宣言できます。 例えば、以下を使用可能です: @@ -138,40 +133,47 @@ John Doe * `bool` * `bytes` -{* ../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *} +### 型パラメータを持つジェネリック型 { #generic-types-with-type-parameters } -### 型パラメータを持つジェネリック型 +データ構造の中には、`dict`、`list`、`set`、`tuple`のように他の値を含むことができるものがあります。また内部の値も独自の型を持つことができます。 -データ構造の中には、`dict`、`list`、`set`、そして`tuple`のように他の値を含むことができるものがあります。また内部の値も独自の型を持つことができます。 +内部の型を持つこれらの型は「**generic**」型と呼ばれます。そして、内部の型も含めて宣言することが可能です。 -これらの型や内部の型を宣言するには、Pythonの標準モジュール`typing`を使用します。 +これらの型や内部の型を宣言するには、Pythonの標準モジュール`typing`を使用できます。これらの型ヒントをサポートするために特別に存在しています。 -これらの型ヒントをサポートするために特別に存在しています。 +#### 新しいPythonバージョン { #newer-versions-of-python } -#### `List` +`typing`を使う構文は、Python 3.6から最新バージョンまで（Python 3.9、Python 3.10などを含む）すべてのバージョンと **互換性** があります。 + +Pythonが進化するにつれ、**新しいバージョン** ではこれらの型アノテーションへのサポートが改善され、多くの場合、型アノテーションを宣言するために`typing`モジュールをインポートして使う必要すらなくなります。 + +プロジェクトでより新しいPythonバージョンを選べるなら、その追加のシンプルさを活用できます。 + +ドキュメント全体で、Pythonの各バージョンと互換性のある例（差分がある場合）を示しています。 + +例えば「**Python 3.6+**」はPython 3.6以上（3.7、3.8、3.9、3.10などを含む）と互換性があることを意味します。また「**Python 3.9+**」はPython 3.9以上（3.10などを含む）と互換性があることを意味します。 + +**最新のPythonバージョン** を使えるなら、最新バージョン向けの例を使ってください。例えば「**Python 3.10+**」のように、それらは **最良かつ最もシンプルな構文** になります。 + +#### List { #list } 例えば、`str`の`list`の変数を定義してみましょう。 -`typing`から`List`をインポートします（大文字の`L`を含む）: +同じコロン（`:`）の構文で変数を宣言します。 -{* ../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[1] *} +型として、`list`を指定します。 +リストはいくつかの内部の型を含む型なので、それらを角括弧で囲みます: -同じようにコロン（`:`）の構文で変数を宣言します。 +{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *} -型として、`List`を入力します。 - -リストはいくつかの内部の型を含む型なので、それらを角括弧で囲んでいます。 - -{* ../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[4] *} - - -/// tip | 豆知識 +/// info | 情報 角括弧内の内部の型は「型パラメータ」と呼ばれています。 -この場合、`str`は`List`に渡される型パラメータです。 +この場合、`str`は`list`に渡される型パラメータです。 /// @@ -179,86 +181,203 @@ John Doe そうすることで、エディタはリストの項目を処理している間にもサポートを提供できます。 - + -タイプがなければ、それはほぼ不可能です。 +型がなければ、それはほぼ不可能です。 変数`item`はリスト`items`の要素の一つであることに注意してください。 それでも、エディタはそれが`str`であることを知っていて、そのためのサポートを提供しています。 -#### `Tuple` と `Set` +#### Tuple と Set { #tuple-and-set } `tuple`と`set`の宣言も同様です: -{* ../../docs_src/python_types/tutorial007.py hl[1,4] *} - +{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py hl[1] *} つまり: -* 変数`items_t`は`int`、`int`、`str`の3つの項目を持つ`tuple`です +* 変数`items_t`は`int`、別の`int`、`str`の3つの項目を持つ`tuple`です。 +* 変数`items_s`は`set`であり、その各項目は`bytes`型です。 -* 変数`items_s`はそれぞれの項目が`bytes`型である`set`です。 +#### Dict { #dict } -#### `Dict` - -`dict`を宣言するためには、カンマ区切りで2つの型パラメータを渡します。 +`dict`を定義するには、カンマ区切りで2つの型パラメータを渡します。 最初の型パラメータは`dict`のキーです。 -２番目の型パラメータは`dict`の値です。 - -{* ../../docs_src/python_types/tutorial008.py hl[1,4] *} +2番目の型パラメータは`dict`の値です: +{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *} つまり: -* 変数`prices`は`dict`であり: - * この`dict`のキーは`str`型です。（つまり、各項目の名前） - * この`dict`の値は`float`型です。（つまり、各項目の価格） +* 変数`prices`は`dict`です: + * この`dict`のキーは`str`型です（例えば、各項目の名前）。 + * この`dict`の値は`float`型です（例えば、各項目の価格）。 -#### `Optional` +#### Union { #union } -また、`Optional`を使用して、変数が`str`のような型を持つことを宣言することもできますが、それは「オプション」であり、`None`にすることもできます。 +変数が**複数の型のいずれか**になり得ることを宣言できます。例えば、`int`または`str`です。 -```Python hl_lines="1 4" -{!../../docs_src/python_types/tutorial009.py!} +Python 3.6以上（Python 3.10を含む）では、`typing`の`Union`型を使い、角括弧の中に受け付ける可能性のある型を入れられます。 + +Python 3.10では、受け付ける可能性のある型を縦棒（`|`）で区切って書ける **新しい構文** もあります。 + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python hl_lines="1" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!} ``` -ただの`str`の代わりに`Optional[str]`を使用することで、エディタは値が常に`str`であると仮定している場合に実際には`None`である可能性があるエラーを検出するのに役立ちます。 +//// -#### ジェネリック型 +//// tab | Python 3.9+ -以下のように角括弧で型パラメータを取る型を: +```Python hl_lines="1 4" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py39.py!} +``` -* `List` -* `Tuple` -* `Set` -* `Dict` +//// + +どちらの場合も、`item`は`int`または`str`になり得ることを意味します。 + +#### `None`の可能性 { #possibly-none } + +値が`str`のような型を持つ可能性がある一方で、`None`にもなり得ることを宣言できます。 + +Python 3.6以上（Python 3.10を含む）では、`typing`モジュールから`Optional`をインポートして使うことで宣言できます。 + +```Python hl_lines="1 4" +{!../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!} +``` + +ただの`str`の代わりに`Optional[str]`を使用することで、値が常に`str`であると仮定しているときに、実際には`None`である可能性もあるというエラーをエディタが検出するのに役立ちます。 + +`Optional[Something]`は実際には`Union[Something, None]`のショートカットで、両者は等価です。 + +これは、Python 3.10では`Something | None`も使えることを意味します: + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python hl_lines="1" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python hl_lines="1 4" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ alternative + +```Python hl_lines="1 4" +{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009b_py39.py!} +``` + +//// + +#### `Union`または`Optional`の使用 { #using-union-or-optional } + +Python 3.10未満のバージョンを使っている場合、これは私のとても **主観的** な観点からのヒントです: + +* 🚨 `Optional[SomeType]`は避けてください +* 代わりに ✨ **`Union[SomeType, None]`を使ってください** ✨ + +どちらも等価で、内部的には同じですが、`Optional`より`Union`をおすすめします。というのも「**optional**」という単語は値がオプションであることを示唆するように見えますが、実際には「`None`になり得る」という意味であり、オプションではなく必須である場合でもそうだからです。 + +`Union[SomeType, None]`のほうが意味がより明示的だと思います。 + +これは言葉や名前の話にすぎません。しかし、その言葉はあなたやチームメイトがコードをどう考えるかに影響し得ます。 + +例として、この関数を見てみましょう: + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py39.py hl[1,4] *} + +パラメータ`name`は`Optional[str]`として定義されていますが、**オプションではありません**。そのパラメータなしで関数を呼び出せません: + +```Python +say_hi() # Oh, no, this throws an error! 😱 +``` + +`name`パラメータはデフォルト値がないため、**依然として必須**（*optional*ではない）です。それでも、`name`は値として`None`を受け付けます: + +```Python +say_hi(name=None) # This works, None is valid 🎉 +``` + +良い知らせとして、Python 3.10になればその心配は不要です。型のユニオンを定義するために`|`を単純に使えるからです: + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py hl[1,4] *} + +そして、`Optional`や`Union`のような名前について心配する必要もなくなります。😎 + +#### ジェネリック型 { #generic-types } + +角括弧で型パラメータを取るこれらの型は、例えば次のように **Generic types** または **Generics** と呼ばれます: + +//// tab | Python 3.10+ + +同じ組み込み型をジェネリクスとして（角括弧と内部の型で）使えます: + +* `list` +* `tuple` +* `set` +* `dict` + +また、これまでのPythonバージョンと同様に、`typing`モジュールから: + +* `Union` * `Optional` -* ...など +* ...and others. -**ジェネリック型** または **ジェネリクス** と呼びます。 +Python 3.10では、ジェネリクスの`Union`や`Optional`を使う代替として、型のユニオンを宣言するために縦棒（`|`）を使えます。これはずっと良く、よりシンプルです。 -### 型としてのクラス +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +同じ組み込み型をジェネリクスとして（角括弧と内部の型で）使えます: + +* `list` +* `tuple` +* `set` +* `dict` + +そして`typing`モジュールのジェネリクス: + +* `Union` +* `Optional` +* ...and others. + +//// + +### 型としてのクラス { #classes-as-types } 変数の型としてクラスを宣言することもできます。 -例えば、`Person`クラスという名前のクラスがあるとしましょう: +名前を持つ`Person`クラスがあるとしましょう: -{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1,2,3] *} +{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *} +変数を`Person`型として宣言できます: -変数の型を`Person`として宣言することができます: - -{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *} - +{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[6] *} そして、再び、すべてのエディタのサポートを得ることができます: - + -## Pydanticのモデル +これは「`one_person`はクラス`Person`の**インスタンス**である」ことを意味します。 + +「`one_person`は`Person`という名前の**クラス**である」という意味ではありません。 + +## Pydanticのモデル { #pydantic-models } Pydantic はデータ検証を行うためのPythonライブラリです。 @@ -266,18 +385,17 @@ John Doe そして、それぞれの属性は型を持ちます。 -さらに、いくつかの値を持つクラスのインスタンスを作成すると、その値を検証し、適切な型に変換して（もしそうであれば）全てのデータを持つオブジェクトを提供してくれます。 +さらに、いくつかの値を持つクラスのインスタンスを作成すると、その値を検証し、適切な型に変換して（もしそうであれば）すべてのデータを持つオブジェクトを提供してくれます。 また、その結果のオブジェクトですべてのエディタのサポートを受けることができます。 -Pydanticの公式ドキュメントから引用: - -{* ../../docs_src/python_types/tutorial011.py *} +Pydanticの公式ドキュメントからの例: +{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *} /// info | 情報 -Pydanticについてより学びたい方はドキュメントを参照してください. +Pydanticの詳細はドキュメントを参照してください。 /// @@ -285,30 +403,62 @@ Pydanticについてより学びたい方はRequired Optional fieldsを参照してください。 + +/// + +## メタデータアノテーション付き型ヒント { #type-hints-with-metadata-annotations } + +Pythonには、`Annotated`を使って型ヒントに**追加のメタデータ**を付与できる機能もあります。 + +Python 3.9以降、`Annotated`は標準ライブラリの一部なので、`typing`からインポートできます。 + +{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py39.py hl[1,4] *} + +Python自体は、この`Annotated`で何かをするわけではありません。また、エディタや他のツールにとっても、型は依然として`str`です。 + +しかし、`Annotated`内のこのスペースを使って、アプリケーションをどのように動作させたいかについての追加メタデータを **FastAPI** に提供できます。 + +覚えておくべき重要な点は、`Annotated`に渡す**最初の*型パラメータ***が**実際の型**であることです。残りは、他のツール向けのメタデータにすぎません。 + +今のところは、`Annotated`が存在し、それが標準のPythonであることを知っておけば十分です。😎 + +後で、これがどれほど**強力**になり得るかを見ることになります。 + +/// tip | 豆知識 + +これが **標準のPython** であるという事実は、エディタで、使用しているツール（コードの解析やリファクタリングなど）とともに、**可能な限り最高の開発体験**が得られることを意味します。 ✨ + +また、あなたのコードが他の多くのPythonツールやライブラリとも非常に互換性が高いことも意味します。 🚀 + +/// + +## **FastAPI**での型ヒント { #type-hints-in-fastapi } **FastAPI** はこれらの型ヒントを利用していくつかのことを行います。 -**FastAPI** では型ヒントを使って型パラメータを宣言すると以下のものが得られます: +**FastAPI** では型ヒントを使ってパラメータを宣言すると以下のものが得られます: -* **エディタサポート**. -* **型チェック**. +* **エディタサポート**。 +* **型チェック**。 -...そして **FastAPI** は同じように宣言をすると、以下のことを行います: +...そして **FastAPI** は同じ宣言を使って、以下のことを行います: -* **要件の定義**: リクエストパスパラメータ、クエリパラメータ、ヘッダー、ボディ、依存関係などから要件を定義します。 -* **データの変換**: リクエストのデータを必要な型に変換します。 -* **データの検証**: リクエストごとに: +* **要件の定義**: リクエストのパスパラメータ、クエリパラメータ、ヘッダー、ボディ、依存関係などから要件を定義します。 +* **データの変換**: リクエストから必要な型にデータを変換します。 +* **データの検証**: 各リクエストから来るデータについて: * データが無効な場合にクライアントに返される **自動エラー** を生成します。 -* **ドキュメント** OpenAPIを使用したAPI: - * 自動的に対話型ドキュメントのユーザーインターフェイスで使用されます。 +* OpenAPIを使用してAPIを**ドキュメント化**します: + * これは自動の対話型ドキュメントのユーザーインターフェイスで使われます。 すべてが抽象的に聞こえるかもしれません。心配しないでください。 この全ての動作は [チュートリアル - ユーザーガイド](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}で見ることができます。 -重要なのは、Pythonの標準的な型を使うことで、（クラスやデコレータなどを追加するのではなく）１つの場所で **FastAPI** が多くの作業を代わりにやってくれているということです。 +重要なのは、Pythonの標準的な型を使うことで、（クラスやデコレータなどを追加するのではなく）1つの場所で **FastAPI** が多くの作業を代わりにやってくれているということです。 /// info | 情報 -すでにすべてのチュートリアルを終えて、型についての詳細を見るためにこのページに戻ってきた場合は、`mypy`のチートシートを参照してください +すでにすべてのチュートリアルを終えて、型についての詳細を見るためにこのページに戻ってきた場合は、良いリソースとして`mypy`の「チートシート」があります。 /// diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md b/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md index b289faf12..0ed41ce11 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# バックグラウンドタスク +# バックグラウンドタスク { #background-tasks } レスポンスを返した *後に* 実行されるバックグラウンドタスクを定義できます。 @@ -9,17 +9,17 @@ * 作業実行後のメール通知: * メールサーバーへの接続とメールの送信は「遅い」(数秒) 傾向があるため、すぐにレスポンスを返し、バックグラウンドでメール通知ができます。 * データ処理: - * たとえば、時間のかかる処理を必要とするファイル受信時には、「受信済み」(HTTP 202) のレスポンスを返し、バックグラウンドで処理できます。 + * たとえば、時間のかかる処理を必要とするファイル受信時には、「Accepted」(HTTP 202) のレスポンスを返し、バックグラウンドで処理できます。 -## `BackgroundTasks` の使用 +## `BackgroundTasks` の使用 { #using-backgroundtasks } -まず初めに、`BackgroundTasks` をインポートし、` BackgroundTasks` の型宣言と共に、*path operation 関数* のパラメーターを定義します: +まず初めに、`BackgroundTasks` をインポートし、`BackgroundTasks` の型宣言と共に、*path operation function* のパラメーターを定義します: -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *} **FastAPI** は、`BackgroundTasks` 型のオブジェクトを作成し、そのパラメーターに渡します。 -## タスク関数の作成 +## タスク関数の作成 { #create-a-task-function } バックグラウンドタスクとして実行される関数を作成します。 @@ -31,13 +31,13 @@ また、書き込み操作では `async` と `await` を使用しないため、通常の `def` で関数を定義します。 -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *} -## バックグラウンドタスクの追加 +## バックグラウンドタスクの追加 { #add-the-background-task } -*path operations 関数* 内で、`.add_task()` メソッドを使用してタスク関数を *background tasks* オブジェクトに渡します。 +*path operation function* 内で、`.add_task()` メソッドを使用してタスク関数を *background tasks* オブジェクトに渡します。 -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *} +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *} `.add_task()` は以下の引数を受け取ります: @@ -45,40 +45,42 @@ * タスク関数に順番に渡す必要のある引数の列 (`email`)。 * タスク関数に渡す必要のあるキーワード引数 (`message="some notification"`)。 -## 依存性注入 +## 依存性注入 { #dependency-injection } -`BackgroundTasks` の使用は依存性注入システムでも機能し、様々な階層 (*path operations 関数*、依存性 (依存可能性)、サブ依存性など) で `BackgroundTasks` 型のパラメーターを宣言できます。 +`BackgroundTasks` の使用は依存性注入システムでも機能し、様々な階層 (*path operation function*、依存性 (dependable)、サブ依存性など) で `BackgroundTasks` 型のパラメーターを宣言できます。 -**FastAPI** は、それぞれの場合の処理​​方法と同じオブジェクトの再利用方法を知っているため、すべてのバックグラウンドタスクがマージされ、バックグラウンドで後で実行されます。 +**FastAPI** は、それぞれの場合の処理​​方法と同じオブジェクトの再利用方法を知っているため、すべてのバックグラウンドタスクがマージされ、バックグラウンドで後で実行されます: + + +{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *} -{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *} この例では、レスポンスが送信された *後* にメッセージが `log.txt` ファイルに書き込まれます。 リクエストにクエリがあった場合、バックグラウンドタスクでログに書き込まれます。 -そして、*path operations 関数* で生成された別のバックグラウンドタスクは、`email` パスパラメータを使用してメッセージを書き込みます。 +そして、*path operation function* で生成された別のバックグラウンドタスクは、`email` パスパラメータを使用してメッセージを書き込みます。 -## 技術的な詳細 +## 技術的な詳細 { #technical-details } `BackgroundTasks` クラスは、`starlette.background`から直接取得されます。 これは、FastAPI に直接インポート/インクルードされるため、`fastapi` からインポートできる上に、`starlette.background`から別の `BackgroundTask` (末尾に `s` がない) を誤ってインポートすることを回避できます。 -`BackgroundTasks`のみを使用することで (`BackgroundTask` ではなく)、`Request` オブジェクトを直接使用する場合と同様に、それを *path operations 関数* パラメーターとして使用し、**FastAPI** に残りの処理を任せることができます。 +`BackgroundTasks`のみを使用することで (`BackgroundTask` ではなく)、`Request` オブジェクトを直接使用する場合と同様に、それを *path operation function* パラメーターとして使用し、**FastAPI** に残りの処理を任せることができます。 それでも、FastAPI で `BackgroundTask` を単独で使用することは可能ですが、コード内でオブジェクトを作成し、それを含むStarlette `Response` を返す必要があります。 -詳細については、バックグラウンドタスクに関する Starlette の公式ドキュメントを参照して下さい。 +詳細については、Starlette のバックグラウンドタスクに関する公式ドキュメントを参照して下さい。 -## 警告 +## 注意 { #caveat } -大量のバックグラウンド計算が必要であり、必ずしも同じプロセスで実行する必要がない場合 (たとえば、メモリや変数などを共有する必要がない場合)、Celery のようなより大きな他のツールを使用するとメリットがあるかもしれません。 +大量のバックグラウンド計算が必要であり、必ずしも同じプロセスで実行する必要がない場合 (たとえば、メモリや変数などを共有する必要がない場合)、Celery のようなより大きな他のツールを使用するとメリットがあるかもしれません。 これらは、より複雑な構成、RabbitMQ や Redis などのメッセージ/ジョブキューマネージャーを必要とする傾向がありますが、複数のプロセス、特に複数のサーバーでバックグラウンドタスクを実行できます。 ただし、同じ **FastAPI** アプリから変数とオブジェクトにアクセスする必要がある場合、または小さなバックグラウンドタスク (電子メール通知の送信など) を実行する必要がある場合は、単に `BackgroundTasks` を使用できます。 -## まとめ +## まとめ { #recap } -`BackgroundTasks` をインポートして、*path operations 関数* や依存関係のパラメータに `BackgroundTasks`を使用し、バックグラウンドタスクを追加して下さい。 +*path operation functions* と依存性のパラメータで `BackgroundTasks`をインポートして使用し、バックグラウンドタスクを追加して下さい。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md index ce5630351..234c99d52 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md @@ -1,12 +1,13 @@ -# ボディ - フィールド +# ボディ - フィールド { #body-fields } `Query`や`Path`、`Body`を使って *path operation関数* のパラメータに追加のバリデーションやメタデータを宣言するのと同じように、Pydanticの`Field`を使ってPydanticモデルの内部でバリデーションやメタデータを宣言することができます。 -## `Field`のインポート +## `Field`のインポート { #import-field } まず、以下のようにインポートします: -{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[4] *} +{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *} + /// warning | 注意 @@ -14,11 +15,11 @@ /// -## モデルの属性の宣言 +## モデルの属性の宣言 { #declare-model-attributes } 以下のように`Field`をモデルの属性として使用することができます: -{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[11,12,13,14] *} +{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *} `Field`は`Query`や`Path`、`Body`と同じように動作し、全く同様のパラメータなどを持ちます。 @@ -40,13 +41,20 @@ /// -## 追加情報の追加 +## 追加情報の追加 { #add-extra-information } 追加情報は`Field`や`Query`、`Body`などで宣言することができます。そしてそれは生成されたJSONスキーマに含まれます。 後に例を用いて宣言を学ぶ際に、追加情報を追加する方法を学べます。 -## まとめ +/// warning | 注意 + +`Field`に渡された追加のキーは、結果として生成されるアプリケーションのOpenAPIスキーマにも含まれます。 +これらのキーは必ずしもOpenAPI仕様の一部であるとは限らないため、例えば[OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/)などの一部のOpenAPIツールは、生成されたスキーマでは動作しない場合があります。 + +/// + +## まとめ { #recap } Pydanticの`Field`を使用して、モデルの属性に追加のバリデーションやメタデータを宣言することができます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md index cbfdda4b2..4ce77cc0d 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -1,24 +1,24 @@ -# ボディ - 複数のパラメータ +# ボディ - 複数のパラメータ { #body-multiple-parameters } -これまで`Path`と`Query`をどう使うかを見てきましたが、リクエストボディの宣言のより高度な使い方を見てみましょう。 +これまで`Path`と`Query`をどう使うかを見てきましたが、リクエストボディ宣言のより高度な使い方を見てみましょう。 -## `Path`、`Query`とボディパラメータを混ぜる +## `Path`、`Query`とボディパラメータを混ぜる { #mix-path-query-and-body-parameters } -まず、もちろん、`Path`と`Query`とリクエストボディのパラメータの宣言は自由に混ぜることができ、 **FastAPI** は何をするべきかを知っています。 +まず、もちろん、`Path`と`Query`とリクエストボディのパラメータ宣言は自由に混ぜることができ、 **FastAPI** は何をするべきかを知っています。 -また、デフォルトの`None`を設定することで、ボディパラメータをオプションとして宣言することもできます: +また、デフォルトを`None`に設定することで、ボディパラメータをオプションとして宣言することもできます: -{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py hl[19,20,21] *} +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *} /// note | 備考 -この場合、ボディから取得する`item`はオプションであることに注意してください。デフォルト値は`None`です。 +この場合、ボディから取得する`item`はオプションであることに注意してください。デフォルト値が`None`になっているためです。 /// -## 複数のボディパラメータ +## 複数のボディパラメータ { #multiple-body-parameters } -上述の例では、*path operations*は`item`の属性を持つ以下のようなJSONボディを期待していました: +上述の例では、*path operations*は`Item`の属性を持つ以下のようなJSONボディを期待していました: ```JSON { @@ -31,11 +31,12 @@ しかし、`item`と`user`のように複数のボディパラメータを宣言することもできます: -{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py hl[22] *} +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *} -この場合、**FastAPI**は関数内に複数のボディパラメータ（Pydanticモデルである２つのパラメータ）があることに気付きます。 -そのため、パラメータ名をボディのキー（フィールド名）として使用し、以下のようなボディを期待しています: +この場合、**FastAPI**は関数内に複数のボディパラメータがあることに気付きます（Pydanticモデルである2つのパラメータがあります）。 + +そのため、パラメータ名をボディのキー（フィールド名）として使用し、以下のようなボディを期待します: ```JSON { @@ -62,7 +63,7 @@ 複合データの検証を行い、OpenAPIスキーマや自動ドキュメントのように文書化してくれます。 -## ボディ内の単数値 +## ボディ内の単数値 { #singular-values-in-body } クエリとパスパラメータの追加データを定義するための `Query` と `Path` があるのと同じように、 **FastAPI** は同等の `Body` を提供します。 @@ -72,12 +73,11 @@ しかし、`Body`を使用して、**FastAPI** に別のボディキーとして扱うように指示することができます: +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *} -{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py hl[23] *} この場合、**FastAPI** は以下のようなボディを期待します: - ```JSON { "item": { @@ -96,41 +96,48 @@ 繰り返しになりますが、データ型の変換、検証、文書化などを行います。 -## 複数のボディパラメータとクエリ +## 複数のボディパラメータとクエリ { #multiple-body-params-and-query } もちろん、ボディパラメータに加えて、必要に応じて追加のクエリパラメータを宣言することもできます。 -デフォルトでは、単数値はクエリパラメータとして解釈されるので、明示的に `Query` を追加する必要はありません。 +デフォルトでは、単数値はクエリパラメータとして解釈されるので、明示的に `Query` を追加する必要はなく、次のようにできます: ```Python -q: str = None +q: str | None = None ``` -以下において: +またはPython 3.10以上では: -{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004.py hl[27] *} +```Python +q: Union[str, None] = None +``` + +例えば: + +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *} /// info | 情報 -`Body`もまた、後述する `Query` や `Path` などと同様に、すべての検証パラメータとメタデータパラメータを持っています。 +`Body`もまた、後述する `Query` や `Path` などと同様に、すべての追加検証パラメータとメタデータパラメータを持っています。 /// -## 単一のボディパラメータの埋め込み +## 単一のボディパラメータの埋め込み { #embed-a-single-body-parameter } -Pydanticモデル`Item`のボディパラメータ`item`を1つだけ持っているとしましょう。 +Pydanticモデル`Item`の単一の`item`ボディパラメータしかないとしましょう。 デフォルトでは、**FastAPI**はそのボディを直接期待します。 -しかし、追加のボディパラメータを宣言したときのように、キー `item` を持つ JSON とその中のモデルの内容を期待したい場合は、特別な `Body` パラメータ `embed` を使うことができます: +しかし、追加のボディパラメータを宣言したときのように、キー `item` を持つ JSON と、その中のモデル内容を期待したい場合は、特別な `Body` パラメータ `embed` を使うことができます: ```Python -item: Item = Body(..., embed=True) +item: Item = Body(embed=True) ``` 以下において: -{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005.py hl[17] *} +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *} + この場合、**FastAPI** は以下のようなボディを期待します: @@ -156,9 +163,9 @@ item: Item = Body(..., embed=True) } ``` -## まとめ +## まとめ { #recap } -リクエストが単一のボディしか持てない場合でも、*path operation関数*に複数のボディパラメータを追加することができます。 +リクエストが単一のボディしか持てない場合でも、*path operation function*に複数のボディパラメータを追加することができます。 しかし、**FastAPI** はそれを処理し、関数内の正しいデータを与え、*path operation*内の正しいスキーマを検証し、文書化します。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md index a1680d10f..24eb30208 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md @@ -1,36 +1,26 @@ -# ボディ - ネストされたモデル +# ボディ - ネストされたモデル { #body-nested-models } **FastAPI** を使用すると、深くネストされた任意のモデルを定義、検証、文書化、使用することができます（Pydanticのおかげです）。 -## リストのフィールド +## リストのフィールド { #list-fields } -属性をサブタイプとして定義することができます。例えば、Pythonの`list`は以下のように定義できます: +属性をサブタイプとして定義することができます。例えば、Pythonの`list`: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py hl[12] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *} -これにより、各項目の型は宣言されていませんが、`tags`はある項目のリストになります。 +これにより、各項目の型は宣言されていませんが、`tags`はリストになります。 -## タイプパラメータを持つリストのフィールド +## タイプパラメータを持つリストのフィールド { #list-fields-with-type-parameter } -しかし、Pythonには型や「タイプパラメータ」を使ってリストを宣言する方法があります: +しかし、Pythonには内部の型、または「タイプパラメータ」を使ってリストを宣言するための特定の方法があります: -### typingの`List`をインポート +### タイプパラメータを持つ`list`の宣言 { #declare-a-list-with-a-type-parameter } -まず、Pythonの標準の`typing`モジュールから`List`をインポートします: - -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *} - -### タイプパラメータを持つ`List`の宣言 - -`list`や`dict`、`tuple`のようなタイプパラメータ（内部の型）を持つ型を宣言するには: - -* `typing`モジュールからそれらをインストールします。 -* 角括弧（`[`と`]`）を使って「タイプパラメータ」として内部の型を渡します: +`list`、`dict`、`tuple`のようにタイプパラメータ（内部の型）を持つ型を宣言するには、 +角括弧（`[`と`]`）を使って内部の型を「タイプパラメータ」として渡します。 ```Python -from typing import List - -my_list: List[str] +my_list: list[str] ``` 型宣言の標準的なPythonの構文はこれだけです。 @@ -39,17 +29,17 @@ my_list: List[str] そのため、以下の例では`tags`を具体的な「文字列のリスト」にすることができます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[14] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *} -## セット型 +## セット型 { #set-types } しかし、よく考えてみると、タグは繰り返すべきではなく、おそらくユニークな文字列になるのではないかと気付いたとします。 そして、Pythonにはユニークな項目のセットのための特別なデータ型`set`があります。 -そのため、以下のように、`Set`をインポートして`str`の`set`として`tags`を宣言することができます: +そして、`tags`を文字列のセットとして宣言できます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py hl[1,14] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *} これを使えば、データが重複しているリクエストを受けた場合でも、ユニークな項目のセットに変換されます。 @@ -57,27 +47,27 @@ my_list: List[str] また、それに応じて注釈をつけたり、文書化したりします。 -## ネストされたモデル +## ネストされたモデル { #nested-models } Pydanticモデルの各属性には型があります。 しかし、その型はそれ自体が別のPydanticモデルである可能性があります。 -そのため、特定の属性名、型、バリデーションを指定して、深くネストしたJSON`object`を宣言することができます。 +そのため、特定の属性名、型、バリデーションを指定して、深くネストしたJSON「オブジェクト」を宣言することができます。 すべては、任意のネストにされています。 -### サブモデルの定義 +### サブモデルの定義 { #define-a-submodel } 例えば、`Image`モデルを定義することができます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py hl[9,10,11] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *} -### サブモデルを型として使用 +### サブモデルを型として使用 { #use-the-submodel-as-a-type } そして、それを属性の型として使用することができます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py hl[20] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *} これは **FastAPI** が以下のようなボディを期待することを意味します: @@ -102,23 +92,23 @@ Pydanticモデルの各属性には型があります。 * データの検証 * 自動文書化 -## 特殊な型とバリデーション +## 特殊な型とバリデーション { #special-types-and-validation } -`str`や`int`、`float`のような通常の単数型の他にも、`str`を継承したより複雑な単数型を使うこともできます。 +`str`や`int`、`float`などの通常の単数型の他にも、`str`を継承したより複雑な単数型を使うこともできます。 -すべてのオプションをみるには、Pydanticのエキゾチック な型のドキュメントを確認してください。次の章でいくつかの例をみることができます。 +すべてのオプションをみるには、Pydanticの型の概要を確認してください。次の章でいくつかの例をみることができます。 -例えば、`Image`モデルのように`url`フィールドがある場合、`str`の代わりにPydanticの`HttpUrl`を指定することができます: +例えば、`Image`モデルのように`url`フィールドがある場合、`str`の代わりにPydanticの`HttpUrl`のインスタンスとして宣言することができます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py hl[4,10] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *} -文字列は有効なURLであることが確認され、そのようにJSONスキーマ・OpenAPIで文書化されます。 +文字列は有効なURLであることが確認され、そのようにJSON Schema / OpenAPIで文書化されます。 -## サブモデルのリストを持つ属性 +## サブモデルのリストを持つ属性 { #attributes-with-lists-of-submodels } Pydanticモデルを`list`や`set`などのサブタイプとして使用することもできます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py hl[20] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *} これは、次のようなJSONボディを期待します（変換、検証、ドキュメントなど）: @@ -152,59 +142,59 @@ Pydanticモデルを`list`や`set`などのサブタイプとして使用する /// -## 深くネストされたモデル +## 深くネストされたモデル { #deeply-nested-models } 深くネストされた任意のモデルを定義することができます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py hl[9,14,20,23,27] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *} /// info | 情報 -`Offer`は`Item`のリストであり、オプションの`Image`のリストを持っていることに注目してください。 +`Offer`は`Item`のリストであり、それらがさらにオプションの`Image`のリストを持っていることに注目してください。 /// -## 純粋なリストのボディ +## 純粋なリストのボディ { #bodies-of-pure-lists } 期待するJSONボディのトップレベルの値がJSON`array`（Pythonの`list`）であれば、Pydanticモデルと同じように、関数のパラメータで型を宣言することができます: ```Python -images: List[Image] +images: list[Image] ``` 以下のように: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *} -## あらゆる場所でのエディタサポート +## あらゆる場所でのエディタサポート { #editor-support-everywhere } -エディタのサポートもどこでも受けることができます。 +そして、あらゆる場所でエディタサポートを得られます。 以下のようにリストの中の項目でも: - + Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。 -しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。 +しかし、それらについて心配する必要はありません。入力されたdictは自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。 -## 任意の`dict`のボディ +## 任意の`dict`のボディ { #bodies-of-arbitrary-dicts } また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。 -有効なフィールド・属性名を事前に知る必要がありません（Pydanticモデルの場合のように）。 +この方法で、有効なフィールド/属性名を事前に知る必要がありません（Pydanticモデルの場合のように）。 -これは、まだ知らないキーを受け取りたいときに便利だと思います。 +これは、まだ知らないキーを受け取りたいときに便利です。 --- -他にも、`int`のように他の型のキーを持ちたい場合などに便利です。 +もうひとつ便利なケースは、別の型（例: `int`）のキーを持ちたい場合です。 -それをここで見ていきましょう。 +それをここで見ていきます。 この場合、`int`のキーと`float`の値を持つものであれば、どんな`dict`でも受け入れることができます: -{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py hl[15] *} +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *} /// tip | 豆知識 @@ -218,14 +208,14 @@ JSONはキーとして`str`しかサポートしていないことに注意し /// -## まとめ +## まとめ { #recap } **FastAPI** を使用すると、Pydanticモデルが提供する最大限の柔軟性を持ちながら、コードをシンプルに短く、エレガントに保つことができます。 -以下のような利点があります: +しかし、以下のような利点があります: * エディタのサポート（どこでも補完！） -* データ変換（別名：構文解析・シリアライズ） +* データ変換（別名：構文解析 / シリアライズ） * データの検証 * スキーマ文書 -* 自動文書化 +* 自動ドキュメント diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-updates.md index ffbe52e1d..e888d5a0d 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/body-updates.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-updates.md @@ -1,16 +1,16 @@ -# ボディ - 更新 +# ボディ - 更新 { #body-updates } -## `PUT`による置換での更新 +## `PUT`による置換での更新 { #update-replacing-with-put } 項目を更新するにはHTTPの`PUT`操作を使用することができます。 -`jsonable_encoder`を用いて、入力データをJSON形式で保存できるデータに変換することができます（例：NoSQLデータベース）。例えば、`datetime`を`str`に変換します。 +`jsonable_encoder`を用いて、入力データをJSONとして保存できるデータに変換することができます（例：NoSQLデータベース）。例えば、`datetime`を`str`に変換します。 -{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001.py hl[30,31,32,33,34,35] *} +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *} -既存のデータを置き換えるべきデータを受け取るために`PUT`は使用されます。 +`PUT`は、既存のデータを置き換えるべきデータを受け取るために使用されます。 -### 置換についての注意 +### 置換についての注意 { #warning-about-replacing } つまり、`PUT`を使用して以下のボディで項目`bar`を更新したい場合は: @@ -22,11 +22,11 @@ } ``` -すでに格納されている属性`"tax": 20.2`を含まないため、入力モデルのデフォルト値は`"tax": 10.5`です。 +すでに格納されている属性`"tax": 20.2`を含まないため、入力モデルは`"tax": 10.5`のデフォルト値を取ります。 そして、データはその「新しい」`10.5`の`tax`と共に保存されます。 -## `PATCH`による部分的な更新 +## `PATCH`による部分的な更新 { #partial-updates-with-patch } また、HTTPの`PATCH`操作でデータを*部分的に*更新することもできます。 @@ -44,27 +44,27 @@ /// -### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用 +### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter } -部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.dict()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。 +部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.model_dump()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。 -`item.dict(exclude_unset=True)`のように。 +`item.model_dump(exclude_unset=True)`のように。 これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。 これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます: -{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *} +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *} -### Pydanticの`update`パラメータ +### Pydanticの`update`パラメータの使用 { #using-pydantics-update-parameter } -ここで、`.copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。 +ここで、`.model_copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。 -`stored_item_model.copy(update=update_data)`のように: +`stored_item_model.model_copy(update=update_data)`のように: -{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[35] *} +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *} -### 部分的更新のまとめ +### 部分的更新のまとめ { #partial-updates-recap } まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします: @@ -75,11 +75,11 @@ * この方法では、モデル内のデフォルト値ですでに保存されている値を上書きするのではなく、ユーザーが実際に設定した値のみを更新することができます。 * 保存されているモデルのコピーを作成し、受け取った部分的な更新で属性を更新します（`update`パラメータを使用します）。 * コピーしたモデルをDBに保存できるものに変換します（例えば、`jsonable_encoder`を使用します）。 - * これはモデルの`.dict()`メソッドを再度利用することに匹敵しますが、値をJSONに変換できるデータ型、例えば`datetime`を`str`に変換します。 + * これはモデルの`.model_dump()`メソッドを再度利用することに匹敵しますが、値をJSONに変換できるデータ型になるようにし（変換し）、例えば`datetime`を`str`に変換します。 * データをDBに保存します。 * 更新されたモデルを返します。 -{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[30,31,32,33,34,35,36,37] *} +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *} /// tip | 豆知識 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body.md b/docs/ja/docs/tutorial/body.md index 1298eec7e..a219faed0 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/body.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/body.md @@ -1,40 +1,41 @@ -# リクエストボディ +# リクエストボディ { #request-body } -クライアント (ブラウザなど) からAPIにデータを送信する必要があるとき、データを **リクエストボディ (request body)** として送ります。 +クライアント（例えばブラウザ）からAPIにデータを送信する必要がある場合、**リクエストボディ**として送信します。 -**リクエスト** ボディはクライアントによってAPIへ送られます。**レスポンス** ボディはAPIがクライアントに送るデータです。 +**リクエスト**ボディは、クライアントからAPIへ送信されるデータです。**レスポンス**ボディは、APIがクライアントに送信するデータです。 -APIはほとんどの場合 **レスポンス** ボディを送らなければなりません。しかし、クライアントは必ずしも **リクエスト** ボディを送らなければいけないわけではありません。 +APIはほとんどの場合 **レスポンス** ボディを送信する必要があります。しかしクライアントは、常に **リクエストボディ** を送信する必要があるとは限りません。場合によっては、クエリパラメータ付きのパスだけをリクエストして、ボディを送信しないこともあります。 -**リクエスト** ボディを宣言するために Pydantic モデルを使用します。そして、その全てのパワーとメリットを利用します。 +**リクエスト**ボディを宣言するには、Pydantic モデルを使用し、その強力な機能とメリットをすべて利用します。 /// info | 情報 -データを送るには、`POST` (もっともよく使われる)、`PUT`、`DELETE` または `PATCH` を使うべきです。 +データを送信するには、`POST`（より一般的）、`PUT`、`DELETE`、`PATCH` のいずれかを使用すべきです。 -GET リクエストでボディを送信することは、仕様では未定義の動作ですが、FastAPI でサポートされており、非常に複雑な（極端な）ユースケースにのみ対応しています。 +`GET` リクエストでボディを送信することは仕様上は未定義の動作ですが、それでもFastAPIではサポートされています。ただし、非常に複雑／極端なユースケースのためだけです。 -非推奨なので、Swagger UIを使った対話型のドキュメントにはGETのボディ情報は表示されません。さらに、中継するプロキシが対応していない可能性があります。 +推奨されないため、Swagger UIによる対話的ドキュメントでは `GET` 使用時のボディのドキュメントは表示されず、途中のプロキシが対応していない可能性もあります。 /// -## Pydanticの `BaseModel` をインポート +## Pydanticの `BaseModel` をインポート { #import-pydantics-basemodel } -ます初めに、 `pydantic` から `BaseModel` をインポートする必要があります: +まず、`pydantic` から `BaseModel` をインポートする必要があります: -{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *} -## データモデルの作成 +## データモデルの作成 { #create-your-data-model } -そして、`BaseModel` を継承したクラスとしてデータモデルを宣言します。 +次に、`BaseModel` を継承するクラスとしてデータモデルを宣言します。 -すべての属性にpython標準の型を使用します: +すべての属性に標準のPython型を使用します: -{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *} -クエリパラメータの宣言と同様に、モデル属性がデフォルト値をもつとき、必須な属性ではなくなります。それ以外は必須になります。オプショナルな属性にしたい場合は `None` を使用してください。 -例えば、上記のモデルは以下の様なJSON「`オブジェクト`」(もしくはPythonの `dict` ) を宣言しています: +クエリパラメータの宣言と同様に、モデル属性がデフォルト値を持つ場合は必須ではありません。そうでなければ必須です。単にオプションにするには `None` を使用してください。 + +例えば、上記のモデルは次のようなJSON「`object`」（またはPythonの `dict`）を宣言します: ```JSON { @@ -45,7 +46,7 @@ GET リクエストでボディを送信することは、仕様では未定義 } ``` -...`description` と `tax` はオプショナル (デフォルト値は `None`) なので、以下のJSON「`オブジェクト`」も有効です: +...`description` と `tax` はオプション（デフォルト値が `None`）なので、このJSON「`object`」も有効です: ```JSON { @@ -54,109 +55,112 @@ GET リクエストでボディを送信することは、仕様では未定義 } ``` -## パラメータとして宣言 +## パラメータとして宣言 { #declare-it-as-a-parameter } -*パスオペレーション* に加えるために、パスパラメータやクエリパラメータと同じ様に宣言します: +*path operation* に追加するには、パスパラメータやクエリパラメータを宣言したのと同じ方法で宣言します: -{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *} -...そして、作成したモデル `Item` で型を宣言します。 +...そして、作成したモデル `Item` を型として宣言します。 -## 結果 +## 結果 { #results } -そのPythonの型宣言だけで **FastAPI** は以下のことを行います: +そのPythonの型宣言だけで **FastAPI** は以下を行います: -* リクエストボディをJSONとして読み取ります。 -* 適当な型に変換します（必要な場合）。 +* リクエストのボディをJSONとして読み取ります。 +* 対応する型に変換します（必要な場合）。 * データを検証します。 - * データが無効な場合は、明確なエラーが返され、どこが不正なデータであったかを示します。 -* 受け取ったデータをパラメータ `item` に変換します。 - * 関数内で `Item` 型であると宣言したので、すべての属性とその型に対するエディタサポート（補完など）をすべて使用できます。 -* モデルのJSONスキーマ定義を生成し、好きな場所で使用することができます。 -* これらのスキーマは、生成されたOpenAPIスキーマの一部となり、自動ドキュメントのUIに使用されます。 + * データが無効な場合は、どこで何が不正なデータだったのかを正確に示す、分かりやすい明確なエラーを返します。 +* 受け取ったデータをパラメータ `item` に渡します。 + * 関数内で `Item` 型として宣言したため、すべての属性とその型について、エディタサポート（補完など）も利用できます。 +* モデル向けの JSON Schema 定義を生成します。プロジェクトにとって意味があるなら、他の場所でも好きなように利用できます。 +* それらのスキーマは生成されるOpenAPIスキーマの一部となり、自動ドキュメントの UIs で使用されます。 -## 自動ドキュメント生成 +## 自動ドキュメント { #automatic-docs } -モデルのJSONスキーマはOpenAPIで生成されたスキーマの一部になり、対話的なAPIドキュメントに表示されます: +モデルのJSON Schemaは、OpenAPIで生成されたスキーマの一部になり、対話的なAPIドキュメントに表示されます: -そして、それらが使われる *パスオペレーション* のそれぞれのAPIドキュメントにも表示されます: +また、それらが必要な各 *path operation* 内のAPIドキュメントでも使用されます: -## エディターサポート +## エディタサポート { #editor-support } -エディターによる型ヒントと補完が関数内で利用できます (Pydanticモデルではなく `dict` を受け取ると、同じサポートは受けられません): +エディタ上で、関数内のあらゆる場所で型ヒントと補完が得られます（Pydanticモデルの代わりに `dict` を受け取った場合は起きません）: -型によるエラーチェックも可能です: +不正な型操作に対するエラーチェックも得られます: -これは偶然ではなく、このデザインに基づいてフレームワークが作られています。 +これは偶然ではなく、フレームワーク全体がその設計を中心に構築されています。 -全てのエディターで機能することを確認するために、実装前の設計時に徹底的にテストしました。 +そして、すべてのエディタで動作することを確実にするために、実装前の設計フェーズで徹底的にテストされました。 -これをサポートするためにPydantic自体にもいくつかの変更がありました。 +これをサポートするために、Pydantic自体にもいくつかの変更が加えられました。 -上記のスクリーンショットはVisual Studio Codeを撮ったものです。 +前述のスクリーンショットは Visual Studio Code で撮影されたものです。 -しかし、PyCharmやほとんどのPythonエディタでも同様なエディターサポートを受けられます: +ただし、PyCharm や、他のほとんどのPythonエディタでも同じエディタサポートを得られます: /// tip | 豆知識 -PyCharmエディタを使用している場合は、Pydantic PyCharm Pluginが使用可能です。 +エディタとして PyCharm を使用している場合、Pydantic PyCharm Plugin を使用できます。 -以下のエディターサポートが強化されます: +以下により、Pydanticモデルに対するエディタサポートが改善されます: -* 自動補完 -* 型チェック -* リファクタリング -* 検索 -* インスペクション +* auto-completion +* type checks +* refactoring +* searching +* inspections /// -## モデルの使用 +## モデルを使用する { #use-the-model } -関数内部で、モデルの全ての属性に直接アクセスできます: +関数内では、モデルオブジェクトのすべての属性に直接アクセスできます: -{* ../../docs_src/body/tutorial002.py hl[21] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *} -## リクエストボディ + パスパラメータ +## リクエストボディ + パスパラメータ { #request-body-path-parameters } パスパラメータとリクエストボディを同時に宣言できます。 -**FastAPI** はパスパラメータである関数パラメータは**パスから受け取り**、Pydanticモデルによって宣言された関数パラメータは**リクエストボディから受け取る**ということを認識します。 +**FastAPI** は、パスパラメータに一致する関数パラメータは **パスから取得** し、Pydanticモデルとして宣言された関数パラメータは **リクエストボディから取得** すべきだと認識します。 -{* ../../docs_src/body/tutorial003.py hl[17:18] *} +{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *} -## リクエストボディ + パスパラメータ + クエリパラメータ -また、**ボディ**と**パス**と**クエリ**のパラメータも同時に宣言できます。 +## リクエストボディ + パス + クエリパラメータ { #request-body-path-query-parameters } -**FastAPI** はそれぞれを認識し、適切な場所からデータを取得します。 +**body**、**path**、**query** パラメータもすべて同時に宣言できます。 -{* ../../docs_src/body/tutorial004.py hl[18] *} +**FastAPI** はそれぞれを認識し、正しい場所からデータを取得します。 -関数パラメータは以下の様に認識されます: +{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *} -* パラメータが**パス**で宣言されている場合は、優先的にパスパラメータとして扱われます。 -* パラメータが**単数型** (`int`、`float`、`str`、`bool` など)の場合は**クエリ**パラメータとして解釈されます。 -* パラメータが **Pydantic モデル**型で宣言された場合、リクエスト**ボディ**として解釈されます。 +関数パラメータは以下のように認識されます: + +* パラメータが **path** でも宣言されている場合、パスパラメータとして使用されます。 +* パラメータが **単数型**（`int`、`float`、`str`、`bool` など）の場合、**query** パラメータとして解釈されます。 +* パラメータが **Pydanticモデル** の型として宣言されている場合、リクエスト **body** として解釈されます。 /// note | 備考 -FastAPIは、`= None`があるおかげで、`q`がオプショナルだとわかります。 +FastAPIは、デフォルト値 `= None` があるため、`q` の値が必須ではないことを認識します。 -`Optional[str]` の`Optional` はFastAPIでは使用されていません（FastAPIは`str`の部分のみ使用します）。しかし、`Optional[str]` はエディタがコードのエラーを見つけるのを助けてくれます。 +`str | None`（Python 3.10+）や `Union[str, None]`（Python 3.9+）の `Union` は、値が必須ではないことを判断するためにFastAPIでは使用されません。`= None` というデフォルト値があるため、必須ではないことを認識します。 + +しかし、型アノテーションを追加すると、エディタがより良いサポートを提供し、エラーを検出できるようになります。 /// -## Pydanticを使わない方法 +## Pydanticを使わない方法 { #without-pydantic } -もしPydanticモデルを使用したくない場合は、**Body**パラメータが利用できます。[Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#_2){.internal-link target=_blank}を確認してください。 +Pydanticモデルを使いたくない場合は、**Body** パラメータも使用できます。[Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body){.internal-link target=_blank} のドキュメントを参照してください。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/cookie-param-models.md b/docs/ja/docs/tutorial/cookie-param-models.md index 8285f44ef..10ffb2566 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/cookie-param-models.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/cookie-param-models.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# クッキーパラメータモデル +# クッキーパラメータモデル { #cookie-parameter-models } もし関連する**複数のクッキー**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。🍪 -こうすることで、**複数の場所**で**そのPydanticモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのクッキーパラメータに対して一度に宣言できます。😎 +こうすることで、**複数の場所**で**そのPydanticモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎 /// note | 備考 @@ -16,15 +16,15 @@ /// -## クッキーにPydanticモデルを使用する +## Pydanticモデルを使用したクッキー { #cookies-with-a-pydantic-model } -必要な複数の**クッキー**パラメータを**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、それを `Cookie` として宣言しましょう: +必要な複数の**クッキー**パラメータを**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、パラメータを `Cookie` として宣言しましょう: {* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *} -**FastAPI**は、リクエストの**クッキー**から**それぞれのフィールド**のデータを**抽出**し、定義された**Pydanticモデル**を提供します。 +**FastAPI**は、リクエストで受け取った**クッキー**から**それぞれのフィールド**のデータを**抽出**し、定義したPydanticモデルを提供します。 -## ドキュメントの確認 +## ドキュメントの確認 { #check-the-docs } 対話的APIドキュメントUI `/docs` で、定義されているクッキーを確認できます: @@ -32,18 +32,17 @@
-/// info | 備考 - +/// info | 情報 **ブラウザがクッキーを処理し**ていますが、特別な方法で内部的に処理を行っているために、**JavaScript**からは簡単に操作**できない**ことに留意してください。 -**対話的APIドキュメントUI** `/docs` にアクセスすれば、*パスオペレーション*に関するクッキーの**ドキュメンテーション**を確認できます。 +**APIドキュメントUI** `/docs` にアクセスすれば、*path operation*に関するクッキーの**ドキュメンテーション**を確認できます。 -しかし、たとえ**クッキーデータを入力して**「Execute」をクリックしても、対話的APIドキュメントUIは**JavaScript**で動作しているためクッキーは送信されず、まるで値を入力しなかったかのような**エラー**メッセージが表示されます。 +しかし、たとえ**データを入力して**「Execute」をクリックしても、ドキュメントUIは**JavaScript**で動作しているためクッキーは送信されず、まるで値を入力しなかったかのような**エラー**メッセージが表示されます。 /// -## 余分なクッキーを禁止する +## 余分なクッキーを禁止する { #forbid-extra-cookies } 特定の（あまり一般的ではないかもしれない）ケースで、受け付けるクッキーを**制限**する必要があるかもしれません。 @@ -51,7 +50,7 @@ Pydanticのモデルの Configuration を利用して、 `extra` フィールドを `forbid` とすることができます。 -{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py39.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} もしクライアントが**余分なクッキー**を送ろうとすると、**エラー**レスポンスが返されます。 @@ -72,6 +71,6 @@ Pydanticのモデルの Configuration を利用して、 `extra` フィールド } ``` -## まとめ +## まとめ { #summary } **FastAPI**では、**クッキー**を宣言するために、**Pydanticモデル**を使用できます。😎 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/cookie-params.md b/docs/ja/docs/tutorial/cookie-params.md index 13af6d3c7..1e5a0d3cf 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/cookie-params.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/cookie-params.md @@ -1,20 +1,20 @@ -# クッキーのパラメータ +# クッキーのパラメータ { #cookie-parameters } クッキーのパラメータは、`Query`や`Path`のパラメータを定義するのと同じ方法で定義できます。 -## `Cookie`をインポート +## `Cookie`をインポート { #import-cookie } まず、`Cookie`をインポートします: -{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py hl[3] *} +{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *} -## `Cookie`のパラメータを宣言 +## `Cookie`のパラメータを宣言 { #declare-cookie-parameters } 次に、`Path`や`Query`と同じ構造を使ってクッキーのパラメータを宣言します。 最初の値がデフォルト値で、追加の検証パラメータや注釈パラメータをすべて渡すことができます: -{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *} /// note | 技術詳細 @@ -30,6 +30,16 @@ /// -## まとめ +/// info | 情報 -クッキーは`Cookie`を使って宣言し、`Query`や`Path`と同じパターンを使用する。 +**ブラウザがクッキーを**特殊な方法で裏側で扱うため、**JavaScript** から簡単には触れられないことを念頭に置いてください。 + +`/docs` の **API docs UI** に移動すると、*path operation* のクッキーに関する **documentation** を確認できます。 + +しかし、データを **入力** して「Execute」をクリックしても、docs UI は **JavaScript** で動作するためクッキーは送信されず、値を何も書かなかったかのような **error** メッセージが表示されます。 + +/// + +## まとめ { #recap } + +クッキーは`Cookie`を使って宣言し、`Query`や`Path`と同じ共通のパターンを使用する。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/cors.md b/docs/ja/docs/tutorial/cors.md index f7bd59b70..a1dfe8e62 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/cors.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/cors.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# CORS (オリジン間リソース共有) +# CORS (Cross-Origin Resource Sharing) { #cors-cross-origin-resource-sharing } -CORSまたは「オリジン間リソース共有」 は、ブラウザで実行されているフロントエンドにバックエンドと通信するJavaScriptコードがあり、そのバックエンドがフロントエンドとは異なる「オリジン」にある状況を指します。 +CORSまたは「Cross-Origin Resource Sharing」 は、ブラウザで実行されているフロントエンドにバックエンドと通信するJavaScriptコードがあり、そのバックエンドがフロントエンドとは異なる「オリジン」にある状況を指します。 -## オリジン +## オリジン { #origin } オリジンはプロトコル (`http`、`https`) とドメイン (`myapp.com`、`localhost`、`localhost.tiangolo.com`) とポート (`80`、`443`、`8080`) の組み合わせです。 @@ -14,25 +14,25 @@ すべて `localhost` であっても、異なるプロトコルやポートを使用するので、異なる「オリジン」です。 -## ステップ +## ステップ { #steps } そして、ブラウザ上で実行されているフロントエンド (`http://localhost:8080`) があり、そのJavaScriptが `http://localhost` で実行されているバックエンドと通信するとします。(ポートを指定していないので、ブラウザはデフォルトの`80`ポートを使用します) -次に、ブラウザはHTTPの `OPTIONS` リクエストをバックエンドに送信します。そして、バックエンドがこの異なるオリジン (`http://localhost:8080`) からの通信を許可する適切なヘッダーを送信すると、ブラウザはフロントエンドのJavaScriptにバックエンドへのリクエストを送信させます。 +次に、ブラウザはHTTPの `OPTIONS` リクエストを `:80` のバックエンドに送信します。そして、バックエンドがこの異なるオリジン (`http://localhost:8080`) からの通信を許可する適切なヘッダーを送信すると、`:8080` のブラウザはフロントエンドのJavaScriptに `:80` のバックエンドへのリクエストを送信させます。 -これを実現するには、バックエンドに「許可されたオリジン」のリストがなければなりません。 +これを実現するには、`:80` のバックエンドに「許可されたオリジン」のリストがなければなりません。 -この場合、フロントエンドを正しく機能させるには、そのリストに `http://localhost:8080` を含める必要があります。 +この場合、`:8080` のフロントエンドを正しく機能させるには、そのリストに `http://localhost:8080` を含める必要があります。 -## ワイルドカード +## ワイルドカード { #wildcards } -リストを `"*"` (ワイルドカード) と宣言して、すべてを許可することもできます。 +リストを `"*"` (「ワイルドカード」) と宣言して、すべてを許可することもできます。 -ただし、Bearer Tokenで使用されるような認証ヘッダーやCookieなどのクレデンシャル情報に関するものを除いて、特定の種類の通信のみが許可されます。 +ただし、クレデンシャル情報に関するもの、つまりCookie、Bearer Tokenで使用されるようなAuthorizationヘッダーなどを含むものは除外され、特定の種類の通信のみが許可されます。 したがって、すべてを正しく機能させるために、許可されたオリジンの明示的な指定をお勧めします。 -## `CORSMiddleware` の使用 +## `CORSMiddleware` の使用 { #use-corsmiddleware } **FastAPI** アプリケーションでは `CORSMiddleware` を使用して、CORSに関する設定ができます。 @@ -42,39 +42,43 @@ 以下も、バックエンドに許可させるかどうか指定できます: -* クレデンシャル情報 (認証ヘッダー、Cookieなど) 。 +* クレデンシャル情報 (Authorizationヘッダー、Cookieなど) 。 * 特定のHTTPメソッド (`POST`、`PUT`) またはワイルドカード `"*"` を使用してすべて許可。 * 特定のHTTPヘッダー、またはワイルドカード `"*"`を使用してすべて許可。 -{* ../../docs_src/cors/tutorial001.py hl[2,6:11,13:19] *} +{* ../../docs_src/cors/tutorial001_py39.py hl[2,6:11,13:19] *} -`CORSMiddleware` 実装のデフォルトのパラメータはCORSに関して制限を与えるものになっているので、ブラウザにドメインを跨いで特定のオリジン、メソッド、またはヘッダーを使用可能にするためには、それらを明示的に有効にする必要があります + +`CORSMiddleware` 実装で使用されるデフォルトのパラメータはデフォルトで制限が厳しいため、ブラウザがクロスドメインのコンテキストでそれらを使用できるようにするには、特定のオリジン、メソッド、またはヘッダーを明示的に有効にする必要があります。 以下の引数がサポートされています: * `allow_origins` - オリジン間リクエストを許可するオリジンのリスト。例えば、`['https://example.org', 'https://www.example.org']`。`['*']`を使用して任意のオリジンを許可できます。 * `allow_origin_regex` - オリジン間リクエストを許可するオリジンの正規表現文字列。例えば、`'https://.*\.example\.org'`。 * `allow_methods` - オリジン間リクエストで許可するHTTPメソッドのリスト。デフォルトは `['GET']` です。`['*']`を使用してすべての標準メソッドを許可できます。 -* `allow_headers` - オリジン間リクエストでサポートするHTTPリクエストヘッダーのリスト。デフォルトは `[]` です。`['*']`を使用して、すべてのヘッダーを許可できます。CORSリクエストでは、 `Accept` 、 `Accept-Language` 、 `Content-Language` 、 `Content-Type` ヘッダーが常に許可されます。 +* `allow_headers` - オリジン間リクエストでサポートするHTTPリクエストヘッダーのリスト。デフォルトは `[]` です。`['*']`を使用して、すべてのヘッダーを許可できます。シンプルなCORSリクエストでは、 `Accept` 、 `Accept-Language` 、 `Content-Language` 、 `Content-Type` ヘッダーが常に許可されます。 * `allow_credentials` - オリジン間リクエストでCookieをサポートする必要があることを示します。デフォルトは `False` です。 + + `allow_credentials` が `True` に設定されている場合、`allow_origins`、`allow_methods`、`allow_headers` のいずれも `['*']` に設定できません。これらはすべて明示的に指定する必要があります。 + * `expose_headers` - ブラウザからアクセスできるようにするレスポンスヘッダーを示します。デフォルトは `[]` です。 * `max_age` - ブラウザがCORSレスポンスをキャッシュする最大時間を秒単位で設定します。デフォルトは `600` です。 このミドルウェアは2種類のHTTPリクエストに応答します... -### CORSプリフライトリクエスト +### CORSプリフライトリクエスト { #cors-preflight-requests } これらは、 `Origin` ヘッダーと `Access-Control-Request-Method` ヘッダーを持つ `OPTIONS` リクエストです。 この場合、ミドルウェアはリクエストを横取りし、適切なCORSヘッダーと共に情報提供のために `200` または `400` のレスポンスを返します。 -### シンプルなリクエスト +### シンプルなリクエスト { #simple-requests } `Origin` ヘッダーのあるリクエスト。この場合、ミドルウェアは通常どおりリクエストに何もしないですが、レスポンスに適切なCORSヘッダーを加えます。 -## より詳しい情報 +## より詳しい情報 { #more-info } -CORSについてより詳しい情報は、Mozilla CORS documentation を参照して下さい。 +CORSについてより詳しい情報は、Mozilla CORS documentation を参照して下さい。 /// note | 技術詳細 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/debugging.md b/docs/ja/docs/tutorial/debugging.md index 6c29679ef..8fe5b2d5d 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/debugging.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/debugging.md @@ -1,14 +1,14 @@ -# デバッグ +# デバッグ { #debugging } Visual Studio CodeやPyCharmなどを使用して、エディター上でデバッガーと連携できます。 -## `uvicorn` の実行 +## `uvicorn` を呼び出す { #call-uvicorn } FastAPIアプリケーション上で、`uvicorn` を直接インポートして実行します: -{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *} +{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *} -### `__name__ == "__main__"` について +### `__name__ == "__main__"` について { #about-name-main } `__name__ == "__main__"` の主な目的は、ファイルが次のコマンドで呼び出されたときに実行されるコードを用意することです: @@ -26,7 +26,7 @@ $ python myapp.py from myapp import app ``` -#### より詳しい説明 +#### より詳しい説明 { #more-details } ファイルの名前が `myapp.py` だとします。 @@ -62,7 +62,7 @@ from myapp import app # Some more code ``` -`myapp.py` 内の自動変数には、値が `"__main __"` の変数 `__name__` はありません。 +その場合、`myapp.py` 内の自動的に作成された変数 `__name__` は、値として `"__main__"` を持ちません。 したがって、以下の行: @@ -78,7 +78,7 @@ from myapp import app /// -## デバッガーでコードを実行 +## デバッガーでコードを実行 { #run-your-code-with-your-debugger } コードから直接Uvicornサーバーを実行しているため、デバッガーから直接Pythonプログラム (FastAPIアプリケーション) を呼び出せます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md index 80153529e..3cb1fe73d 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md @@ -1,12 +1,12 @@ -# 依存関係としてのクラス +# 依存関係としてのクラス { #classes-as-dependencies } **依存性注入** システムを深く掘り下げる前に、先ほどの例をアップグレードしてみましょう。 -## 前の例の`dict` +## 前の例の`dict` { #a-dict-from-the-previous-example } 前の例では、依存関係（"dependable"）から`dict`を返していました: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *} しかし、*path operation関数*のパラメータ`commons`に`dict`が含まれています。 @@ -14,7 +14,7 @@ もっとうまくやれるはずです...。 -## 依存関係を作るもの +## 依存関係を作るもの { #what-makes-a-dependency } これまでは、依存関係が関数として宣言されているのを見てきました。 @@ -38,7 +38,7 @@ something(some_argument, some_keyword_argument="foo") これを「呼び出し可能」なものと呼びます。 -## 依存関係としてのクラス +## 依存関係としてのクラス { #classes-as-dependencies_1 } Pythonのクラスのインスタンスを作成する際に、同じ構文を使用していることに気づくかもしれません。 @@ -67,48 +67,66 @@ FastAPIが実際にチェックしているのは、それが「呼び出し可 それは、パラメータが全くない呼び出し可能なものにも適用されます。パラメータのない*path operation関数*と同じように。 -そこで、上で紹介した依存関係の`common_parameters`を`CommonQueryParams`クラスに変更します: +そこで、上で紹介した依存関係の"dependable" `common_parameters`を`CommonQueryParams`クラスに変更します: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002.py hl[11,12,13,14,15] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *} クラスのインスタンスを作成するために使用される`__init__`メソッドに注目してください: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002.py hl[12] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *} ...以前の`common_parameters`と同じパラメータを持っています: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *} これらのパラメータは **FastAPI** が依存関係を「解決」するために使用するものです。 どちらの場合も以下を持っています: -* オプショナルの`q`クエリパラメータ。 -* `skip`クエリパラメータ、デフォルトは`0`。 -* `limit`クエリパラメータ、デフォルトは`100`。 +* `str`であるオプショナルの`q`クエリパラメータ。 +* デフォルトが`0`である`int`の`skip`クエリパラメータ。 +* デフォルトが`100`である`int`の`limit`クエリパラメータ。 どちらの場合も、データは変換され、検証され、OpenAPIスキーマなどで文書化されます。 -## 使用 +## 使用 { #use-it } これで、このクラスを使用して依存関係を宣言することができます。 -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *} **FastAPI** は`CommonQueryParams`クラスを呼び出します。これにより、そのクラスの「インスタンス」が作成され、インスタンスはパラメータ`commons`として関数に渡されます。 -## 型注釈と`Depends` +## 型注釈と`Depends` { #type-annotation-vs-depends } 上のコードでは`CommonQueryParams`を２回書いていることに注目してください: +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 注釈なし + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。 + +/// + ```Python commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) ``` +//// + 以下にある最後の`CommonQueryParams`: ```Python -... = Depends(CommonQueryParams) +... Depends(CommonQueryParams) ``` ...は、**FastAPI** が依存関係を知るために実際に使用するものです。 @@ -119,55 +137,145 @@ commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) この場合、以下にある最初の`CommonQueryParams`: +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, ... +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 注釈なし + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。 + +/// + ```Python commons: CommonQueryParams ... ``` -...は **FastAPI** に対して特別な意味をもちません。FastAPIはデータ変換や検証などには使用しません（それらのためには`= Depends(CommonQueryParams)`を使用しています）。 +//// + +...は **FastAPI** に対して特別な意味をもちません。FastAPIはデータ変換や検証などには使用しません（それらのためには`Depends(CommonQueryParams)`を使用しています）。 実際には以下のように書けばいいだけです: +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 注釈なし + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。 + +/// + ```Python commons = Depends(CommonQueryParams) ``` +//// + 以下にあるように: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *} しかし、型を宣言することは推奨されています。そうすれば、エディタは`commons`のパラメータとして何が渡されるかを知ることができ、コードの補完や型チェックなどを行うのに役立ちます: - + -## ショートカット +## ショートカット { #shortcut } しかし、ここでは`CommonQueryParams`を２回書くというコードの繰り返しが発生していることがわかります: +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 注釈なし + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。 + +/// + ```Python commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) ``` +//// + 依存関係が、クラス自体のインスタンスを作成するために**FastAPI**が「呼び出す」*特定の*クラスである場合、**FastAPI** はこれらのケースのショートカットを提供しています。 それらの具体的なケースについては以下のようにします: 以下のように書く代わりに: +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 注釈なし + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。 + +/// + ```Python commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) ``` +//// + ...以下のように書きます: +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 注釈なし + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。 + +/// + ```Python commons: CommonQueryParams = Depends() ``` +//// + パラメータの型として依存関係を宣言し、`Depends()`の中でパラメータを指定せず、`Depends()`をその関数のパラメータの「デフォルト」値（`=`のあとの値）として使用することで、`Depends(CommonQueryParams)`の中でクラス全体を*もう一度*書かなくてもよくなります。 同じ例では以下のようになります: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *} ...そして **FastAPI** は何をすべきか知っています。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md index 0fb15ae02..2051afc05 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md @@ -1,57 +1,69 @@ -# path operationデコレータの依存関係 +# path operation デコレータの依存関係 { #dependencies-in-path-operation-decorators } -場合によっては*path operation関数*の中で依存関係の戻り値を本当に必要としないこともあります。 +場合によっては、*path operation 関数*の中で依存関係の戻り値を実際には必要としないことがあります。 -もしくは、依存関係が値を返さない場合もあります。 +または、依存関係が値を返さない場合もあります。 -しかし、それでも実行・解決する必要があります。 +しかし、それでも実行・解決される必要があります。 -このような場合、*path operation関数*のパラメータを`Depends`で宣言する代わりに、*path operation decorator*に`dependencies`の`list`を追加することができます。 +そのような場合、`Depends` で *path operation 関数* のパラメータを宣言する代わりに、*path operation デコレータ*に `dependencies` の `list` を追加できます。 -## *path operationデコレータ*への`dependencies`の追加 +## *path operation デコレータ*に`dependencies`を追加 { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator } -*path operationデコレータ*はオプショナルの引数`dependencies`を受け取ります。 +*path operation デコレータ*はオプション引数`dependencies`を受け取ります。 それは`Depends()`の`list`であるべきです: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py hl[17] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *} -これらの依存関係は、通常の依存関係と同様に実行・解決されます。しかし、それらの値（何かを返す場合）は*path operation関数*には渡されません。 +これらの依存関係は、通常の依存関係と同様に実行・解決されます。しかし、それらの値（何かを返す場合）は*path operation 関数*には渡されません。 /// tip | 豆知識 -エディタによっては、未使用の関数パラメータをチェックしてエラーとして表示するものもあります。 +一部のエディタは、未使用の関数パラメータをチェックしてエラーとして表示します。 -`dependencies`を`path operationデコレータ`で使用することで、エディタやツールのエラーを回避しながら確実に実行することができます。 +これらの`dependencies`を*path operation デコレータ*で使用することで、エディタ/ツールのエラーを回避しつつ、確実に実行されるようにできます。 -また、コードの未使用のパラメータがあるのを見て、それが不要だと思ってしまうような新しい開発者の混乱を避けるのにも役立つかもしれません。 +また、コード内の未使用のパラメータを見た新しい開発者が、それを不要だと思って混乱するのを避ける助けにもなるかもしれません。 /// -## 依存関係のエラーと戻り値 +/// info | 情報 -通常使用している依存関係の*関数*と同じものを使用することができます。 +この例では、架空のカスタムヘッダー `X-Key` と `X-Token` を使用しています。 -### 依存関係の要件 +しかし実際のケースでセキュリティを実装する際は、統合された[Security utilities（次の章）](../security/index.md){.internal-link target=_blank}を使うことで、より多くの利点を得られます。 -これらはリクエストの要件（ヘッダのようなもの）やその他のサブ依存関係を宣言することができます: +/// -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py hl[6,11] *} +## 依存関係のエラーと戻り値 { #dependencies-errors-and-return-values } -### 例外の発生 +通常使用している依存関係の*関数*と同じものを使用できます。 -これらの依存関係は通常の依存関係と同じように、例外を`raise`発生させることができます: +### 依存関係の要件 { #dependency-requirements } -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py hl[8,13] *} +これらはリクエストの要件（ヘッダーのようなもの）やその他のサブ依存関係を宣言できます: -### 戻り値 +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *} + +### 例外の発生 { #raise-exceptions } + +これらの依存関係は、通常の依存関係と同じように例外を`raise`できます: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *} + +### 戻り値 { #return-values } そして、値を返すことも返さないこともできますが、値は使われません。 -つまり、すでにどこかで使っている通常の依存関係（値を返すもの）を再利用することができ、値は使われなくても依存関係は実行されます: +つまり、すでにどこかで使っている通常の依存関係（値を返すもの）を再利用でき、値は使われなくても依存関係は実行されます: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py hl[9,14] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[11,16] *} -## *path operations*のグループに対する依存関係 +## *path operation*のグループに対する依存関係 { #dependencies-for-a-group-of-path-operations } -後で、より大きなアプリケーションの構造([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank})について読む時に、おそらく複数のファイルを使用して、*path operations*のグループに対して単一の`dependencies`パラメータを宣言する方法を学ぶでしょう。 +後で、より大きなアプリケーションを（おそらく複数ファイルで）構造化する方法（[Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}）について読むときに、*path operation*のグループに対して単一の`dependencies`パラメータを宣言する方法を学びます。 + +## グローバル依存関係 { #global-dependencies } + +次に、`FastAPI`アプリケーション全体に依存関係を追加して、各*path operation*に適用する方法を見ていきます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md index 35a69de0d..8095114c3 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md @@ -1,24 +1,12 @@ -# yieldを持つ依存関係 +# `yield`を持つ依存関係 { #dependencies-with-yield } -FastAPIは、いくつかの終了後の追加のステップを行う依存関係をサポートしています。 +FastAPIは、いくつかの終了後の追加のステップを行う依存関係をサポートしています。 -これを行うには、`return`の代わりに`yield`を使い、その後に追加のステップを書きます。 +これを行うには、`return`の代わりに`yield`を使い、その後に追加のステップ（コード）を書きます。 /// tip | 豆知識 -`yield`は必ず一度だけ使用するようにしてください。 - -/// - -/// info | 情報 - -これを動作させるには、**Python 3.7** 以上を使用するか、**Python 3.6** では"backports"をインストールする必要があります: - -``` -pip install async-exit-stack async-generator -``` - -これによりasync-exit-stackとasync-generatorがインストールされます。 +`yield`は必ず依存関係ごとに1回だけ使用するようにしてください。 /// @@ -35,21 +23,21 @@ pip install async-exit-stack async-generator /// -## `yield`を持つデータベースの依存関係 +## `yield`を持つデータベースの依存関係 { #a-database-dependency-with-yield } 例えば、これを使ってデータベースセッションを作成し、終了後にそれを閉じることができます。 -レスポンスを送信する前に`yield`文を含む前のコードのみが実行されます。 +レスポンスを作成する前に、`yield`文より前のコード（および`yield`文を含む）が実行されます: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[2,3,4] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[2:4] *} 生成された値は、*path operations*や他の依存関係に注入されるものです: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[4] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[4] *} -`yield`文に続くコードは、レスポンスが送信された後に実行されます: +`yield`文に続くコードは、レスポンスの後に実行されます: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[5,6] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[5:6] *} /// tip | 豆知識 @@ -59,27 +47,27 @@ pip install async-exit-stack async-generator /// -## `yield`と`try`を持つ依存関係 +## `yield`と`try`を持つ依存関係 { #a-dependency-with-yield-and-try } -`yield`を持つ依存関係で`try`ブロックを使用した場合、その依存関係を使用した際に発生した例外を受け取ることになります。 +`yield`を持つ依存関係で`try`ブロックを使用した場合、その依存関係を使用した際にスローされたあらゆる例外を受け取ることになります。 -例えば、途中のどこかの時点で、別の依存関係や*path operation*の中で、データベーストランザクションを「ロールバック」したり、その他のエラーを作成したりするコードがあった場合、依存関係の中で例外を受け取ることになります。 +例えば、途中のどこかの時点で、別の依存関係や*path operation*の中で、データベーストランザクションを「ロールバック」したり、その他の例外を作成したりするコードがあった場合、依存関係の中で例外を受け取ることになります。 そのため、依存関係の中にある特定の例外を`except SomeException`で探すことができます。 同様に、`finally`を用いて例外があったかどうかにかかわらず、終了ステップを確実に実行することができます。 -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007.py hl[3,5] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[3,5] *} -## `yield`を持つサブ依存関係 +## `yield`を持つサブ依存関係 { #sub-dependencies-with-yield } 任意の大きさや形のサブ依存関係やサブ依存関係の「ツリー」を持つことができ、その中で`yield`を使用することができます。 **FastAPI** は、`yield`を持つ各依存関係の「終了コード」が正しい順番で実行されていることを確認します。 -例えば、`dependency_c`は`dependency_b`と`dependency_b`に依存する`dependency_a`に、依存することができます: +例えば、`dependency_c`は`dependency_b`に、そして`dependency_b`は`dependency_a`に依存することができます: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008.py hl[4,12,20] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[6,14,22] *} そして、それらはすべて`yield`を使用することができます。 @@ -87,11 +75,11 @@ pip install async-exit-stack async-generator そして、`dependency_b`は`dependency_a`（ここでは`dep_a`という名前）の値を終了コードで利用できるようにする必要があります。 -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008.py hl[16,17,24,25] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *} -同様に、`yield`と`return`が混在した依存関係を持つこともできます。 +同様に、`yield`を持つ依存関係と`return`を持つ他の依存関係をいくつか持ち、それらの一部が他の一部に依存するようにもできます。 -また、単一の依存関係を持っていて、`yield`などの他の依存関係をいくつか必要とすることもできます。 +また、単一の依存関係を持っていて、`yield`を持つ他の依存関係をいくつか必要とすることもできます。 依存関係の組み合わせは自由です。 @@ -105,32 +93,46 @@ pip install async-exit-stack async-generator /// -## `yield`と`HTTPException`を持つ依存関係 +## `yield`と`HTTPException`を持つ依存関係 { #dependencies-with-yield-and-httpexception } -`yield`と例外をキャッチする`try`ブロックを持つことができる依存関係を使用することができることがわかりました。 +`yield`を持つ依存関係を使い、何らかのコードを実行し、その後に`finally`の後で終了コードを実行しようとする`try`ブロックを持てることが分かりました。 -`yield`の後の終了コードで`HTTPException`などを発生させたくなるかもしれません。しかし**それはうまくいきません** +また、`except`を使って発生した例外をキャッチし、それに対して何かをすることもできます。 -`yield`を持つ依存関係の終了コードは[例外ハンドラ](../handling-errors.md#_4){.internal-link target=_blank}の*後に*実行されます。依存関係によって投げられた例外を終了コード（`yield`の後）でキャッチするものはなにもありません。 - -つまり、`yield`の後に`HTTPException`を発生させた場合、`HTTTPException`をキャッチしてHTTP 400のレスポンスを返すデフォルトの（あるいは任意のカスタムの）例外ハンドラは、その例外をキャッチすることができなくなります。 - -これは、依存関係に設定されているもの（例えば、DBセッション）を、例えば、バックグラウンドタスクで使用できるようにするものです。 - -バックグラウンドタスクはレスポンスが送信された*後*に実行されます。そのため、*すでに送信されている*レスポンスを変更する方法すらないので、`HTTPException`を発生させる方法はありません。 - -しかし、バックグラウンドタスクがDBエラーを発生させた場合、少なくとも`yield`で依存関係のセッションをロールバックしたり、きれいに閉じたりすることができ、エラーをログに記録したり、リモートのトラッキングシステムに報告したりすることができます。 - -例外が発生する可能性があるコードがある場合は、最も普通の「Python流」なことをして、コードのその部分に`try`ブロックを追加してください。 - -レスポンスを返したり、レスポンスを変更したり、`HTTPException`を発生させたりする*前に*処理したいカスタム例外がある場合は、[カスタム例外ハンドラ](../handling-errors.md#_4){.internal-link target=_blank}を作成してください。 +例えば、`HTTPException`のように別の例外を発生させることができます。 /// tip | 豆知識 -`HTTPException`を含む例外は、`yield`の*前*でも発生させることができます。ただし、後ではできません。 +これはやや高度なテクニックで、ほとんどの場合は本当に必要にはなりません。例えば、*path operation 関数*など、アプリケーションコードの他の場所から（`HTTPException`を含む）例外を発生させられるためです。 + +ただし必要であれば使えます。 🤓 /// +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py39.py hl[18:22,31] *} + +例外をキャッチして、それに基づいてカスタムレスポンスを作成したい場合は、[カスタム例外ハンドラ](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}を作成してください。 + +## `yield`と`except`を持つ依存関係 { #dependencies-with-yield-and-except } + +`yield`を持つ依存関係で`except`を使って例外をキャッチし、それを再度raiseしない（または新しい例外をraiseしない）場合、通常のPythonと同じように、FastAPIは例外があったことに気づけません: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *} + +この場合、（`HTTPException`やそれに類するものをraiseしていないため）クライアントには適切に*HTTP 500 Internal Server Error*レスポンスが返りますが、サーバーには**ログが一切残らず**、何がエラーだったのかを示す他の手がかりもありません。 😱 + +### `yield`と`except`を持つ依存関係では常に`raise`する { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except } + +`yield`を持つ依存関係で例外をキャッチした場合、別の`HTTPException`などをraiseするのでない限り、**元の例外を再raiseすべきです**。 + +`raise`を使うと同じ例外を再raiseできます: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py39.py hl[17] *} + +これでクライアントは同じ*HTTP 500 Internal Server Error*レスポンスを受け取りますが、サーバーのログにはカスタムの`InternalError`が残ります。 😎 + +## `yield`を持つ依存関係の実行 { #execution-of-dependencies-with-yield } + 実行の順序は多かれ少なかれ以下の図のようになります。時間は上から下へと流れていきます。そして、各列はコードを相互作用させたり、実行したりしている部分の一つです。 ```mermaid @@ -142,32 +144,29 @@ participant dep as Dep with yield participant operation as Path Operation participant tasks as Background tasks - Note over client,tasks: Can raise exception for dependency, handled after response is sent - Note over client,operation: Can raise HTTPException and can change the response + Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException client ->> dep: Start request Note over dep: Run code up to yield - opt raise - dep -->> handler: Raise HTTPException + opt raise Exception + dep -->> handler: Raise Exception handler -->> client: HTTP error response - dep -->> dep: Raise other exception end dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session opt raise - operation -->> handler: Raise HTTPException + operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException) + opt handle + dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception + end handler -->> client: HTTP error response - operation -->> dep: Raise other exception end + operation ->> client: Return response to client Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore opt Tasks operation -->> tasks: Send background tasks end opt Raise other exception - tasks -->> dep: Raise other exception - end - Note over dep: After yield - opt Handle other exception - dep -->> dep: Handle exception, can't change response. E.g. close DB session. + tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code end ``` @@ -181,15 +180,63 @@ participant tasks as Background tasks /// tip | 豆知識 -この図は`HTTPException`を示していますが、[カスタム例外ハンドラ](../handling-errors.md#_4){.internal-link target=_blank}を作成することで、他の例外を発生させることもできます。そして、その例外は依存関係の終了コードではなく、そのカスタム例外ハンドラによって処理されます。 - -しかし例外ハンドラで処理されない例外を発生させた場合は、依存関係の終了コードで処理されます。 +*path operation 関数*のコードで例外をraiseした場合、`HTTPException`を含め、それはyieldを持つ依存関係に渡されます。ほとんどの場合、その例外が正しく処理されるように、`yield`を持つ依存関係から同じ例外、または新しい例外を再raiseしたくなるでしょう。 /// -## コンテキストマネージャ +## 早期終了と`scope` { #early-exit-and-scope } -### 「コンテキストマネージャ」とは +通常、`yield`を持つ依存関係の終了コードは、クライアントに**レスポンスが送信された後**に実行されます。 + +しかし、*path operation 関数*からreturnした後に依存関係を使う必要がないと分かっている場合は、`Depends(scope="function")`を使って、**レスポンスが送信される前**に、*path operation 関数*のreturn後に依存関係を閉じるべきだとFastAPIに伝えられます。 + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py39.py hl[12,16] *} + +`Depends()`は、以下のいずれかを取る`scope`パラメータを受け取ります: + +* `"function"`: リクエストを処理する*path operation 関数*の前に依存関係を開始し、*path operation 関数*の終了後に依存関係を終了しますが、クライアントにレスポンスが返される**前**に終了します。つまり、依存関係関数は*path operation 関数*の**周囲**で実行されます。 +* `"request"`: リクエストを処理する*path operation 関数*の前に依存関係を開始し（`"function"`を使用する場合と同様）、クライアントにレスポンスが返された**後**に終了します。つまり、依存関係関数は**リクエスト**とレスポンスのサイクルの**周囲**で実行されます。 + +指定されておらず、依存関係に`yield`がある場合、デフォルトで`scope`は`"request"`になります。 + +### サブ依存関係の`scope` { #scope-for-sub-dependencies } + +`scope="request"`（デフォルト）を持つ依存関係を宣言する場合、どのサブ依存関係も`"request"`の`scope`を持つ必要があります。 + +しかし、`"function"`の`scope`を持つ依存関係は、`"function"`と`"request"`の`scope`を持つ依存関係を持てます。 + +これは、いずれの依存関係も、サブ依存関係より前に終了コードを実行できる必要があるためです（終了コードの実行中にサブ依存関係をまだ使う必要がある可能性があるためです）。 + +```mermaid +sequenceDiagram + +participant client as Client +participant dep_req as Dep scope="request" +participant dep_func as Dep scope="function" +participant operation as Path Operation + + client ->> dep_req: Start request + Note over dep_req: Run code up to yield + dep_req ->> dep_func: Pass dependency + Note over dep_func: Run code up to yield + dep_func ->> operation: Run path operation with dependency + operation ->> dep_func: Return from path operation + Note over dep_func: Run code after yield + Note over dep_func: ✅ Dependency closed + dep_func ->> client: Send response to client + Note over client: Response sent + Note over dep_req: Run code after yield + Note over dep_req: ✅ Dependency closed +``` + +## `yield`、`HTTPException`、`except`、バックグラウンドタスクを持つ依存関係 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks } + +`yield`を持つ依存関係は、さまざまなユースケースをカバーし、いくつかの問題を修正するために、時間とともに進化してきました。 + +FastAPIの異なるバージョンで何が変わったのかを知りたい場合は、上級ガイドの[上級の依存関係 - `yield`、`HTTPException`、`except`、バックグラウンドタスクを持つ依存関係](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks){.internal-link target=_blank}で詳しく読めます。 +## コンテキストマネージャ { #context-managers } + +### 「コンテキストマネージャ」とは { #what-are-context-managers } 「コンテキストマネージャ」とは、`with`文の中で使用できるPythonオブジェクトのことです。 @@ -205,9 +252,9 @@ with open("./somefile.txt") as f: `with`ブロックが終了すると、例外があったとしてもファイルを確かに閉じます。 -`yield`を依存関係を作成すると、**FastAPI** は内部的にそれをコンテキストマネージャに変換し、他の関連ツールと組み合わせます。 +`yield`を持つ依存関係を作成すると、**FastAPI** は内部的にそれをコンテキストマネージャに変換し、他の関連ツールと組み合わせます。 -### `yield`を持つ依存関係でのコンテキストマネージャの使用 +### `yield`を持つ依存関係でのコンテキストマネージャの使用 { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield } /// warning | 注意 @@ -221,7 +268,7 @@ Pythonでは、依存性注入** システムを持っています。 +**FastAPI** は非常に強力でありながら直感的な **Dependency Injection** システムを持っています。 それは非常にシンプルに使用できるように設計されており、開発者が他のコンポーネント **FastAPI** と統合するのが非常に簡単になるように設計されています。 -## 「依存性注入」とは +## 「Dependency Injection」とは { #what-is-dependency-injection } -**「依存性注入」** とは、プログラミングにおいて、コード（この場合は、*path operation関数*）が動作したり使用したりするために必要なもの（「依存関係」）を宣言する方法があることを意味します: +**「Dependency Injection」** とは、プログラミングにおいて、コード（この場合は、*path operation 関数*）が動作したり使用したりするために必要なもの（「依存関係」）を宣言する方法があることを意味します: そして、そのシステム（この場合は、**FastAPI**）は、必要な依存関係をコードに提供するために必要なことは何でも行います（依存関係を「注入」します）。 @@ -19,27 +19,27 @@ これらすべてを、コードの繰り返しを最小限に抑えながら行います。 -## 最初のステップ +## 最初のステップ { #first-steps } 非常にシンプルな例を見てみましょう。あまりにもシンプルなので、今のところはあまり参考にならないでしょう。 -しかし、この方法では **依存性注入** システムがどのように機能するかに焦点を当てることができます。 +しかし、この方法では **Dependency Injection** システムがどのように機能するかに焦点を当てることができます。 -### 依存関係の作成 +### 依存関係（「dependable」）の作成 { #create-a-dependency-or-dependable } まずは依存関係に注目してみましょう。 -以下のように、*path operation関数*と同じパラメータを全て取ることができる関数にすぎません: +以下のように、*path operation 関数*と同じパラメータを全て取ることができる関数にすぎません: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py hl[8,9] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *} これだけです。 **２行**。 -そして、それはすべての*path operation関数*が持っているのと同じ形と構造を持っています。 +そして、それはすべての*path operation 関数*が持っているのと同じ形と構造を持っています。 -「デコレータ」を含まない（`@app.get("/some-path")`を含まない）*path operation関数*と考えることもできます。 +「デコレータ」を含まない（`@app.get("/some-path")`を含まない）*path operation 関数*と考えることもできます。 そして何でも返すことができます。 @@ -51,15 +51,25 @@ そして、これらの値を含む`dict`を返します。 -### `Depends`のインポート +/// info | 情報 -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py hl[3] *} +FastAPI はバージョン 0.95.0 で `Annotated` のサポートを追加し（そして推奨し始めました）。 -### "dependant"での依存関係の宣言 +古いバージョンを使用している場合、`Annotated` を使おうとするとエラーになります。 -*path operation関数*のパラメータに`Body`や`Query`などを使用するのと同じように、新しいパラメータに`Depends`を使用することができます: +`Annotated` を使用する前に、少なくとも 0.95.1 まで [FastAPI のバージョンをアップグレード](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} してください。 -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py hl[13,18] *} +/// + +### `Depends`のインポート { #import-depends } + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *} + +### 「dependant」での依存関係の宣言 { #declare-the-dependency-in-the-dependant } + +*path operation 関数*のパラメータに`Body`や`Query`などを使用するのと同じように、新しいパラメータに`Depends`を使用することができます: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *} 関数のパラメータに`Depends`を使用するのは`Body`や`Query`などと同じですが、`Depends`の動作は少し異なります。 @@ -67,7 +77,9 @@ このパラメータは関数のようなものである必要があります。 -そして、その関数は、*path operation関数*が行うのと同じ方法でパラメータを取ります。 +直接**呼び出しません**（末尾に括弧を付けません）。`Depends()` のパラメータとして渡すだけです。 + +そして、その関数は、*path operation 関数*が行うのと同じ方法でパラメータを取ります。 /// tip | 豆知識 @@ -79,7 +91,7 @@ * 依存関係（"dependable"）関数を正しいパラメータで呼び出します。 * 関数の結果を取得します。 -* *path operation関数*のパラメータにその結果を代入してください。 +* *path operation 関数*のパラメータにその結果を代入してください。 ```mermaid graph TB @@ -92,7 +104,7 @@ common_parameters --> read_items common_parameters --> read_users ``` -この方法では、共有されるコードを一度書き、**FastAPI** が*path operations*のための呼び出しを行います。 +この方法では、共有されるコードを一度書き、**FastAPI** が*path operation*のための呼び出しを行います。 /// check | 確認 @@ -102,59 +114,85 @@ common_parameters --> read_users /// -## `async`にするかどうか +## `Annotated` 依存関係の共有 { #share-annotated-dependencies } -依存関係は **FastAPI**（*path operation関数*と同じ）からも呼び出されるため、関数を定義する際にも同じルールが適用されます。 +上の例では、ほんの少し **コードの重複** があることがわかります。 + +`common_parameters()` 依存関係を使う必要があるときは、型アノテーションと `Depends()` を含むパラメータ全体を書く必要があります: + +```Python +commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)] +``` + +しかし、`Annotated` を使用しているので、その `Annotated` 値を変数に格納して複数箇所で使えます: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *} + +/// tip | 豆知識 + +これはただの標準 Python で、「type alias」と呼ばれ、**FastAPI** 固有のものではありません。 + +しかし **FastAPI** は `Annotated` を含む Python 標準に基づいているため、このテクニックをコードで使えます。 😎 + +/// + +依存関係は期待どおりに動作し続け、**一番良い点** は **型情報が保持される** ことです。つまり、エディタは **自動補完**、**インラインエラー** などを提供し続けられます。`mypy` のような他のツールでも同様です。 + +これは **大規模なコードベース** で、**同じ依存関係** を **多くの *path operation*** で何度も使う場合に特に役立ちます。 + +## `async`にするかどうか { #to-async-or-not-to-async } + +依存関係は **FastAPI**（*path operation 関数*と同じ）からも呼び出されるため、関数を定義する際にも同じルールが適用されます。 `async def`や通常の`def`を使用することができます。 -また、通常の`def`*path operation関数*の中に`async def`を入れて依存関係を宣言したり、`async def`*path operation関数*の中に`def`を入れて依存関係を宣言したりすることなどができます。 +また、通常の`def`*path operation 関数*の中に`async def`を入れて依存関係を宣言したり、`async def`*path operation 関数*の中に`def`を入れて依存関係を宣言したりすることなどができます。 それは重要ではありません。**FastAPI** は何をすべきかを知っています。 /// note | 備考 -わからない場合は、ドキュメントの[Async: *"In a hurry?"*](../../async.md){.internal-link target=_blank}の中の`async`と`await`についてのセクションを確認してください。 +わからない場合は、ドキュメントの[Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}の中の`async`と`await`についてのセクションを確認してください。 /// -## OpenAPIとの統合 +## OpenAPIとの統合 { #integrated-with-openapi } 依存関係（およびサブ依存関係）のすべてのリクエスト宣言、検証、および要件は、同じOpenAPIスキーマに統合されます。 つまり、対話型ドキュメントにはこれらの依存関係から得られる全ての情報も含まれているということです: - + -## 簡単な使い方 +## 簡単な使い方 { #simple-usage } -見てみると、*path*と*operation*が一致した時に*path operation関数*が宣言されていて、**FastAPI** が正しいパラメータで関数を呼び出してリクエストからデータを抽出する処理をしています。 +見てみると、*path*と*operation*が一致した時に*path operation 関数*が宣言されていて、**FastAPI** が正しいパラメータで関数を呼び出してリクエストからデータを抽出する処理をしています。 実は、すべての（あるいはほとんどの）Webフレームワークは、このように動作します。 これらの関数を直接呼び出すことはありません。これらの関数はフレームワーク（この場合は、**FastAPI**）によって呼び出されます。 -依存性注入システムでは、**FastAPI** に*path operation*もまた、*path operation関数*の前に実行されるべき他の何かに「依存」していることを伝えることができ、**FastAPI** がそれを実行し、結果を「注入」することを引き受けます。 +Dependency Injection システムでは、**FastAPI** に*path operation 関数*もまた、*path operation 関数*の前に実行されるべき他の何かに「依存」していることを伝えることができ、**FastAPI** がそれを実行し、結果を「注入」することを引き受けます。 -他にも、「依存性注入」と同じような考えの一般的な用語があります: +他にも、「dependency injection」と同じような考えの一般的な用語があります: -* リソース -* プロバイダ -* サービス -* インジェクタブル -* コンポーネント +* resources +* providers +* services +* injectables +* components -## **FastAPI** プラグイン +## **FastAPI** プラグイン { #fastapi-plug-ins } -統合や「プラグイン」は **依存性注入** システムを使って構築することができます。しかし、実際には、**「プラグイン」を作成する必要はありません**。依存関係を使用することで、無限の数の統合やインタラクションを宣言することができ、それが**path operation関数*で利用可能になるからです。 +統合や「プラグイン」は **Dependency Injection** システムを使って構築することができます。しかし、実際には、**「プラグイン」を作成する必要はありません**。依存関係を使用することで、無限の数の統合やインタラクションを宣言することができ、それが*path operation 関数*で利用可能になるからです。 依存関係は非常にシンプルで直感的な方法で作成することができ、必要なPythonパッケージをインポートするだけで、*文字通り*数行のコードでAPI関数と統合することができます。 次の章では、リレーショナルデータベースやNoSQLデータベース、セキュリティなどについて、その例を見ていきます。 -## **FastAPI** 互換性 +## **FastAPI** 互換性 { #fastapi-compatibility } -依存性注入システムがシンプルなので、**FastAPI** は以下のようなものと互換性があります: +dependency injection システムがシンプルなので、**FastAPI** は以下のようなものと互換性があります: * すべてのリレーショナルデータベース * NoSQLデータベース @@ -165,15 +203,15 @@ common_parameters --> read_users * レスポンスデータ注入システム * など。 -## シンプルでパワフル +## シンプルでパワフル { #simple-and-powerful } -階層依存性注入システムは、定義や使用方法が非常にシンプルであるにもかかわらず、非常に強力なものとなっています。 +階層的な dependency injection システムは、定義や使用方法が非常にシンプルであるにもかかわらず、非常に強力なものとなっています。 -依存関係事態を定義する依存関係を定義することができます。 +依存関係が、さらに依存関係を定義することもできます。 -最終的には、依存関係の階層ツリーが構築され、**依存性注入**システムが、これらの依存関係（およびそのサブ依存関係）をすべて解決し、各ステップで結果を提供（注入）します。 +最終的には、依存関係の階層ツリーが構築され、**Dependency Injection**システムが、これらの依存関係（およびそのサブ依存関係）をすべて解決し、各ステップで結果を提供（注入）します。 -例えば、４つのAPIエンドポイント（*path operations*）があるとします: +例えば、４つのAPIエンドポイント（*path operation*）があるとします: * `/items/public/` * `/items/private/` @@ -205,8 +243,8 @@ admin_user --> activate_user paying_user --> pro_items ``` -## **OpenAPI** との統合 +## **OpenAPI** との統合 { #integrated-with-openapi_1 } -これら全ての依存関係は、要件を宣言すると同時に、*path operations*にパラメータやバリデーションを追加します。 +これら全ての依存関係は、要件を宣言すると同時に、*path operation*にパラメータやバリデーションを追加します。 **FastAPI** はそれをすべてOpenAPIスキーマに追加して、対話型のドキュメントシステムに表示されるようにします。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md index 211a86a0a..007c320f3 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# サブ依存関係 +# サブ依存関係 { #sub-dependencies } **サブ依存関係** を持つ依存関係を作成することができます。 @@ -6,21 +6,21 @@ **FastAPI** はそれらを解決してくれます。 -### 最初の依存関係「依存可能なもの」 +## 最初の依存関係「依存可能なもの」 { #first-dependency-dependable } 以下のような最初の依存関係（「依存可能なもの」）を作成することができます: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py hl[8,9] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *} これはオプショナルのクエリパラメータ`q`を`str`として宣言し、それを返すだけです。 これは非常にシンプルです（あまり便利ではありません）が、サブ依存関係がどのように機能するかに焦点を当てるのに役立ちます。 -### 第二の依存関係 「依存可能なもの」と「依存」 +## 第二の依存関係 「依存可能なもの」と「依存」 { #second-dependency-dependable-and-dependant } そして、別の依存関数（「依存可能なもの」）を作成して、同時にそれ自身の依存関係を宣言することができます（つまりそれ自身も「依存」です）: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py hl[13] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *} 宣言されたパラメータに注目してみましょう: @@ -29,15 +29,15 @@ * また、オプショナルの`last_query`クッキーを`str`として宣言します。 * ユーザーがクエリ`q`を提供しなかった場合、クッキーに保存していた最後に使用したクエリを使用します。 -### 依存関係の使用 +## 依存関係の使用 { #use-the-dependency } 以下のように依存関係を使用することができます: -{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py hl[21] *} +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *} /// info | 情報 -*path operation関数*の中で宣言している依存関係は`query_or_cookie_extractor`の１つだけであることに注意してください。 +*path operation 関数*の中で宣言している依存関係は`query_or_cookie_extractor`の1つだけであることに注意してください。 しかし、**FastAPI** は`query_extractor`を最初に解決し、その結果を`query_or_cookie_extractor`を呼び出す時に渡す必要があることを知っています。 @@ -54,24 +54,43 @@ read_query["/items/"] query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query ``` -## 同じ依存関係の複数回の使用 +## 同じ依存関係の複数回の使用 { #using-the-same-dependency-multiple-times } -依存関係の１つが同じ*path operation*に対して複数回宣言されている場合、例えば、複数の依存関係が共通のサブ依存関係を持っている場合、**FastAPI** はリクエストごとに１回だけそのサブ依存関係を呼び出します。 +依存関係の1つが同じ*path operation*に対して複数回宣言されている場合、例えば、複数の依存関係が共通のサブ依存関係を持っている場合、**FastAPI** はリクエストごとに1回だけそのサブ依存関係を呼び出します。 -そして、返された値を「キャッシュ」に保存し、同じリクエストに対して依存関係を何度も呼び出す代わりに、特定のリクエストでそれを必要とする全ての「依存関係」に渡すことになります。 +そして、返された値を「キャッシュ」に保存し、同じリクエストに対して依存関係を何度も呼び出す代わりに、その特定のリクエストでそれを必要とする全ての「依存」に渡すことになります。 -高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。 +高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depends`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python hl_lines="1" +async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]): + return {"fresh_value": fresh_value} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ 非Annotated + +/// tip | 豆知識 + +可能であれば`Annotated`版を使うことを推奨します。 + +/// ```Python hl_lines="1" async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)): return {"fresh_value": fresh_value} ``` -## まとめ +//// -ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。 +## まとめ { #recap } -*path operation関数*と同じように見えるただの関数です。 +ここで使われている派手な言葉は別にして、**Dependency Injection** システムは非常にシンプルです。 + +*path operation 関数*と同じように見えるただの関数です。 しかし、それでも非常に強力で、任意の深くネストされた依存関係「グラフ」（ツリー）を宣言することができます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md b/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md index 309cf8857..33cc6ae48 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md @@ -1,16 +1,16 @@ -# JSON互換エンコーダ +# JSON互換エンコーダ { #json-compatible-encoder } -データ型（Pydanticモデルのような）をJSONと互換性のあるもの（`dict`や`list`など）に変更する必要がある場合があります。 +データ型（Pydanticモデルのような）をJSONと互換性のあるもの（`dict`や`list`など）に変換する必要があるケースがあります。 例えば、データベースに保存する必要がある場合です。 そのために、**FastAPI** は`jsonable_encoder()`関数を提供しています。 -## `jsonable_encoder`の使用 +## `jsonable_encoder`の使用 { #using-the-jsonable-encoder } JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fake_db`があるとしましょう。 -例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、このデーターベースには受け取られません。 +例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、受け取られません。 そのため、`datetime`オブジェクトはISO形式のデータを含む`str`に変換されなければなりません。 @@ -20,7 +20,7 @@ JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fake_db`がある Pydanticモデルのようなオブジェクトを受け取り、JSON互換版を返します: -{* ../../docs_src/encoder/tutorial001.py hl[5,22] *} +{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *} この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md b/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md index 1be1c3f92..4ed84e86f 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 追加データ型 +# 追加データ型 { #extra-data-types } -今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました: +今まで、以下のような一般的なデータ型を使用してきました: * `int` * `float` @@ -11,13 +11,13 @@ そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります: -* 素晴らしいエディタのサポート -* 受信したリクエストからのデータ変換 -* レスポンスデータのデータ変換 -* データの検証 -* 自動注釈と文書化 +* 素晴らしいエディタのサポート。 +* 受信したリクエストからのデータ変換。 +* レスポンスデータのデータ変換。 +* データの検証。 +* 自動注釈と文書化。 -## 他のデータ型 +## 他のデータ型 { #other-data-types } ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します: @@ -26,17 +26,17 @@ * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。 * `datetime.datetime`: * Pythonの`datetime.datetime`です。 - * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15T15:53:00+05:00` + * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます（例: `2008-09-15T15:53:00+05:00`）。 * `datetime.date`: - * Pythonの`datetime.date`です。 - * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15` + * Python `datetime.date`。 + * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます（例: `2008-09-15`）。 * `datetime.time`: - * Pythonの`datetime.time`. - * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `14:23:55.003` + * Pythonの`datetime.time`。 + * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます（例: `14:23:55.003`）。 * `datetime.timedelta`: * Pythonの`datetime.timedelta`です。 * リクエストとレスポンスでは合計秒数の`float`で表現されます。 - * Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。詳細はドキュメントを参照してください。 + * Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。詳細はドキュメントを参照してください。 * `frozenset`: * リクエストとレスポンスでは`set`と同じように扱われます: * リクエストでは、リストが読み込まれ、重複を排除して`set`に変換されます。 @@ -45,18 +45,18 @@ * `bytes`: * Pythonの標準的な`bytes`です。 * リクエストとレスポンスでは`str`として扱われます。 - * 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」持つことを指定します。 + * 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」を持つことを指定します。 * `Decimal`: * Pythonの標準的な`Decimal`です。 - * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。 + * リクエストとレスポンスでは`float`と同じように扱われます。 +* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: Pydantic data types。 -* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: Pydantic data types。 -## 例 +## 例 { #example } ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。 -{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,2,12:16] *} +{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *} -関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、以下のように通常の日付操作を行うことができます: +関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、例えば、以下のように通常の日付操作を行うことができます: -{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[18,19] *} +{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *} diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md b/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md index b7e215409..05e267818 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# モデル - より詳しく +# Extra Models { #extra-models } -先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことが一般的です。 +先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことは一般的です。 これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら: @@ -8,27 +8,27 @@ * **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。 * **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。 -/// danger | 危険 +/// danger -ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に認証に利用可能な「安全なハッシュ」を保存してください。 +ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に検証できる「安全なハッシュ」を保存してください。 知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。 /// -## 複数のモデル +## Multiple models { #multiple-models } ここでは、パスワードフィールドをもつモデルがどのように見えるのか、また、どこで使われるのか、大まかなイメージを紹介します: -{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001.py hl[9,11,16,22,24,29:30,33:35,40:41] *} +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *} -### `**user_in.dict()`について +### About `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump } -#### Pydanticの`.dict()` +#### Pydanticの`.model_dump()` { #pydantics-model-dump } `user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。 -Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。 +Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.model_dump()`メソッドがあります。 そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると: @@ -39,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com そして呼び出すと: ```Python -user_dict = user_in.dict() +user_dict = user_in.model_dump() ``` これで変数`user_dict`のデータを持つ`dict`ができました。（これはPydanticモデルのオブジェクトの代わりに`dict`です）。 @@ -61,7 +61,7 @@ print(user_dict) } ``` -#### `dict`の展開 +#### `dict`の展開 { #unpacking-a-dict } `user_dict`のような`dict`を受け取り、それを`**user_dict`を持つ関数（またはクラス）に渡すと、Pythonはそれを「展開」します。これは`user_dict`のキーと値を直接キー・バリューの引数として渡します。 @@ -93,31 +93,31 @@ UserInDB( ) ``` -#### 別のモデルからつくるPydanticモデル +#### 別のモデルの内容からつくるPydanticモデル { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another } -上述の例では`user_in.dict()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが: +上述の例では`user_in.model_dump()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが: ```Python -user_dict = user_in.dict() +user_dict = user_in.model_dump() UserInDB(**user_dict) ``` これは以下と同等です: ```Python -UserInDB(**user_in.dict()) +UserInDB(**user_in.model_dump()) ``` -...なぜなら`user_in.dict()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。 +...なぜなら`user_in.model_dump()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。 そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。 -#### `dict`の展開と追加引数 +#### `dict`の展開と追加キーワード { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords } そして、追加のキーワード引数`hashed_password=hashed_password`を以下のように追加すると: ```Python -UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password) +UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password) ``` ...以下のようになります: @@ -132,13 +132,13 @@ UserInDB( ) ``` -/// warning | 注意 +/// warning -サポートしている追加機能は、データの可能な流れをデモするだけであり、もちろん本当のセキュリティを提供しているわけではありません。 +追加のサポート関数`fake_password_hasher`と`fake_save_user`は、データの可能な流れをデモするだけであり、もちろん本当のセキュリティを提供しているわけではありません。 /// -## 重複の削減 +## Reduce duplication { #reduce-duplication } コードの重複を減らすことは、**FastAPI**の中核的なアイデアの１つです。 @@ -152,40 +152,60 @@ UserInDB( データの変換、検証、文書化などはすべて通常通りに動作します。 -このようにして、モデル間の違いだけを宣言することができます: +このようにして、モデル間の違いだけを宣言することができます（平文の`password`、`hashed_password`、パスワードなし）: -{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002.py hl[9,15,16,19,20,23,24] *} +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *} -## `Union`または`anyOf` +## `Union` or `anyOf` { #union-or-anyof } -レスポンスを２つの型の`Union`として宣言することができます。 +レスポンスを2つ以上の型の`Union`として宣言できます。つまり、そのレスポンスはそれらのいずれかになります。 OpenAPIでは`anyOf`で定義されます。 そのためには、標準的なPythonの型ヒント`typing.Union`を使用します: -{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003.py hl[1,14,15,18,19,20,33] *} +/// note | 備考 -## モデルのリスト +`Union`を定義する場合は、最も具体的な型を先に、その後により具体性の低い型を含めてください。以下の例では、より具体的な`PlaneItem`が`Union[PlaneItem, CarItem]`内で`CarItem`より前に来ています。 -同じように、オブジェクトのリストのレスポンスを宣言することができます。 +/// -そのためには、標準のPythonの`typing.List`を使用する: +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *} -{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004.py hl[1,20] *} +### Python 3.10の`Union` { #union-in-python-3-10 } -## 任意の`dict`を持つレスポンス +この例では、引数`response_model`の値として`Union[PlaneItem, CarItem]`を渡しています。 + +**型アノテーション**に書くのではなく、**引数の値**として渡しているため、Python 3.10でも`Union`を使う必要があります。 + +型アノテーションであれば、次のように縦棒を使用できました: + +```Python +some_variable: PlaneItem | CarItem +``` + +しかし、これを代入で`response_model=PlaneItem | CarItem`のように書くと、Pythonはそれを型アノテーションとして解釈するのではなく、`PlaneItem`と`CarItem`の間で**無効な操作**を行おうとしてしまうため、エラーになります。 + +## List of models { #list-of-models } + +同じように、オブジェクトのリストのレスポンスを宣言できます。 + +そのためには、標準のPythonの`typing.List`（またはPython 3.9以降では単に`list`）を使用します: + +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *} + +## Response with arbitrary `dict` { #response-with-arbitrary-dict } また、Pydanticモデルを使用せずに、キーと値の型だけを定義した任意の`dict`を使ってレスポンスを宣言することもできます。 これは、有効なフィールド・属性名（Pydanticモデルに必要なもの）を事前に知らない場合に便利です。 -この場合、`typing.Dict`を使用することができます: +この場合、`typing.Dict`（またはPython 3.9以降では単に`dict`）を使用できます: -{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005.py hl[1,8] *} +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *} -## まとめ +## Recap { #recap } 複数のPydanticモデルを使用し、ケースごとに自由に継承します。 -エンティティが異なる「状態」を持たなければならない場合は、エンティティごとに単一のデータモデルを持つ必要はありません。`password` や `password_hash` やパスワードなしなどのいくつかの「状態」をもつユーザー「エンティティ」の場合の様にすれば良いです。 +エンティティが異なる「状態」を持たなければならない場合は、エンティティごとに単一のデータモデルを持つ必要はありません。`password`、`password_hash`、パスワードなしを含む状態を持つユーザー「エンティティ」の場合と同様です。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/first-steps.md b/docs/ja/docs/tutorial/first-steps.md index 77f9cba43..ecad2f6ff 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/first-steps.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/first-steps.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# 最初のステップ +# 最初のステップ { #first-steps } 最もシンプルなFastAPIファイルは以下のようになります: -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py *} これを`main.py`にコピーします。 @@ -11,27 +11,43 @@
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. + FastAPI Starting development server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. ```
-/// note | 備考 - -`uvicorn main:app`は以下を示します: - -* `main`: `main.py`ファイル (Python "module")。 -* `app`: `main.py`内部で作られるobject（`app = FastAPI()`のように記述される）。 -* `--reload`: コードの変更時にサーバーを再起動させる。開発用。 - -/// - 出力には次のような行があります: ```hl_lines="4" @@ -40,7 +56,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) この行はローカルマシンでアプリが提供されているURLを示しています。 -### チェック +### チェック { #check-it } ブラウザでhttp://127.0.0.1:8000を開きます。 @@ -50,7 +66,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) {"message": "Hello World"} ``` -### 対話的APIドキュメント +### 対話的APIドキュメント { #interactive-api-docs } 次に、http://127.0.0.1:8000/docsにアクセスします。 @@ -58,7 +74,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) -### 他のAPIドキュメント +### 代替APIドキュメント { #alternative-api-docs } 次に、http://127.0.0.1:8000/redocにアクセスします。 @@ -66,31 +82,31 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -### OpenAPI +### OpenAPI { #openapi } **FastAPI**は、APIを定義するための**OpenAPI**標準規格を使用して、すべてのAPIの「スキーマ」を生成します。 -#### 「スキーマ」 +#### 「スキーマ」 { #schema } 「スキーマ」は定義または説明です。実装コードではなく、単なる抽象的な説明です。 -#### API「スキーマ」 +#### API「スキーマ」 { #api-schema } ここでは、OpenAPIはAPIのスキーマ定義の方法を規定する仕様です。 このスキーマ定義はAPIパス、受け取り可能なパラメータなどが含まれます。 -#### データ「スキーマ」 +#### データ「スキーマ」 { #data-schema } 「スキーマ」という用語は、JSONコンテンツなどの一部のデータの形状を指す場合もあります。 そのような場合、スキーマはJSON属性とそれらが持つデータ型などを意味します。 -#### OpenAPIおよびJSONスキーマ +#### OpenAPIおよびJSONスキーマ { #openapi-and-json-schema } OpenAPIはAPIのためのAPIスキーマを定義します。そして、そのスキーマは**JSONデータスキーマ**の標準規格に準拠したJSONスキーマを利用するAPIによって送受されるデータの定義（または「スキーマ」）を含んでいます。 -#### `openapi.json`を確認 +#### `openapi.json`を確認 { #check-the-openapi-json } 素のOpenAPIスキーマがどのようなものか興味がある場合、FastAPIはすべてのAPIの説明を含むJSON（スキーマ）を自動的に生成します。 @@ -100,7 +116,7 @@ OpenAPIはAPIのためのAPIスキーマを定義します。そして、その ```JSON { - "openapi": "3.0.2", + "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "FastAPI", "version": "0.1.0" @@ -119,7 +135,7 @@ OpenAPIはAPIのためのAPIスキーマを定義します。そして、その ... ``` -#### OpenAPIの目的 +#### OpenAPIの目的 { #what-is-openapi-for } OpenAPIスキーマは、FastAPIに含まれている2つのインタラクティブなドキュメントシステムの動力源です。 @@ -127,11 +143,47 @@ OpenAPIスキーマは、FastAPIに含まれている2つのインタラクテ また、APIと通信するクライアント用のコードを自動的に生成するために使用することもできます。たとえば、フロントエンド、モバイル、またはIoTアプリケーションです。 -## ステップ毎の要約 +### アプリをデプロイ（任意） { #deploy-your-app-optional } -### Step 1: `FastAPI`をインポート +任意でFastAPIアプリをFastAPI Cloudにデプロイできます。まだなら、待機リストに登録してください。 🚀 -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *} +すでに**FastAPI Cloud**アカウントがある場合（待機リストから招待済みの場合😉）、1コマンドでアプリケーションをデプロイできます。 + +デプロイする前に、ログインしていることを確認してください: + +
+ +```console +$ fastapi login + +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` + +
+ +その後、アプリをデプロイします: + +
+ +```console +$ fastapi deploy + +Deploying to FastAPI Cloud... + +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +以上です！これで、そのURLでアプリにアクセスできます。 ✨ + +## ステップ毎の要約 { #recap-step-by-step } + +### Step 1: `FastAPI`をインポート { #step-1-import-fastapi } + +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[1] *} `FastAPI`は、APIのすべての機能を提供するPythonクラスです。 @@ -143,44 +195,16 @@ OpenAPIスキーマは、FastAPIに含まれている2つのインタラクテ /// -### Step 2: `FastAPI`の「インスタンス」を生成 +### Step 2: `FastAPI`の「インスタンス」を生成 { #step-2-create-a-fastapi-instance } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[3] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[3] *} ここで、`app`変数が`FastAPI`クラスの「インスタンス」になります。 これが、すべてのAPIを作成するための主要なポイントになります。 -この`app`はコマンドで`uvicorn`が参照するものと同じです: +### Step 3: *path operation*を作成 { #step-3-create-a-path-operation } -
- -```console -$ uvicorn main:app --reload - -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -``` - -
- -以下のようなアプリを作成したとき: - -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial002.py hl[3] *} - -そして、それを`main.py`ファイルに置き、次のように`uvicorn`を呼び出します: - -
- -```console -$ uvicorn main:my_awesome_api --reload - -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -``` - -
- -### Step 3: *path operation*を作成 - -#### パス +#### パス { #path } ここでの「パス」とは、最初の`/`から始まるURLの最後の部分を指します。 @@ -204,7 +228,7 @@ https://example.com/items/foo APIを構築する際、「パス」は「関心事」と「リソース」を分離するための主要な方法です。 -#### Operation +#### Operation { #operation } ここでの「オペレーション」とは、HTTPの「メソッド」の1つを指します。 @@ -239,15 +263,16 @@ APIを構築するときは、通常、これらの特定のHTTPメソッドを 「**オペレーションズ**」とも呼ぶことにします。 -#### *パスオペレーションデコレータ*を定義 +#### *path operation デコレータ*を定義 { #define-a-path-operation-decorator } + +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[6] *} -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[6] *} `@app.get("/")`は直下の関数が下記のリクエストの処理を担当することを**FastAPI**に伝えます: * パス `/` * get オペレーション -/// info | `@decorator` について +/// info | `@decorator` Info Pythonにおける`@something`シンタックスはデコレータと呼ばれます。 @@ -255,9 +280,9 @@ Pythonにおける`@something`シンタックスはデコレータと呼ばれ 「デコレータ」は直下の関数を受け取り、それを使って何かを行います。 -私たちの場合、このデコレーターは直下の関数が**オペレーション** `get`を使用した**パス**` / `に対応することを**FastAPI** に通知します。 +私たちの場合、このデコレーターは直下の関数が**オペレーション** `get`を使用した**パス** `/`に対応することを**FastAPI** に通知します。 -これが「*パスオペレーションデコレータ*」です。 +これが「*path operation デコレータ*」です。 /// @@ -286,15 +311,15 @@ Pythonにおける`@something`シンタックスはデコレータと呼ばれ /// -### Step 4: **パスオペレーション**を定義 +### Step 4: **path operation 関数**を定義 { #step-4-define-the-path-operation-function } -以下は「**パスオペレーション関数**」です: +以下は「**path operation 関数**」です: * **パス**: は`/`です。 * **オペレーション**: は`get`です。 * **関数**: 「デコレータ」の直下にある関数 (`@app.get("/")`の直下) です。 -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[7] *} これは、Pythonの関数です。 @@ -306,28 +331,49 @@ Pythonにおける`@something`シンタックスはデコレータと呼ばれ `async def`の代わりに通常の関数として定義することもできます: -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py39.py hl[7] *} /// note | 備考 -違いが分からない場合は、[Async: *"急いでいますか？"*](../async.md#_1){.internal-link target=_blank}を確認してください。 +違いが分からない場合は、[Async: *"急いでいますか？"*](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}を確認してください。 /// -### Step 5: コンテンツの返信 +### Step 5: コンテンツの返信 { #step-5-return-the-content } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[8] *} -`dict`、`list`、`str`、`int`などを返すことができます。 +`dict`、`list`、`str`、`int`などの単一の値を返すことができます。 Pydanticモデルを返すこともできます（後で詳しく説明します）。 JSONに自動的に変換されるオブジェクトやモデルは他にもたくさんあります（ORMなど）。 お気に入りのものを使ってみてください。すでにサポートされている可能性が高いです。 -## まとめ +### Step 6: デプロイする { #step-6-deploy-it } -* `FastAPI`をインポート -* `app`インスタンスを生成 -* **パスオペレーションデコレータ**を記述 (`@app.get("/")`) -* **パスオペレーション関数**を定義 (上記の`def root(): ...`のように) -* 開発サーバーを起動 (`uvicorn main:app --reload`) +**FastAPI Cloud**に1コマンドでアプリをデプロイします: `fastapi deploy`. 🎉 + +#### FastAPI Cloudについて { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud**は、**FastAPI**の作者とそのチームによって開発されています。 + +最小限の労力でAPIの**構築**、**デプロイ**、**アクセス**を行うプロセスを合理化します。 + +FastAPIでアプリを構築するのと同じ**開発体験**を、クラウドへの**デプロイ**にもたらします。 🎉 + +FastAPI Cloudは、*FastAPI and friends*のオープンソースプロジェクトに対する主要スポンサーであり、資金提供元です。 ✨ + +#### 他のクラウドプロバイダにデプロイする { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPIはオープンソースで、標準に基づいています。選択した任意のクラウドプロバイダにFastAPIアプリをデプロイできます。 + +クラウドプロバイダのガイドに従って、FastAPIアプリをデプロイしてください。 🤓 + +## まとめ { #recap } + +* `FastAPI`をインポートします。 +* `app`インスタンスを生成します。 +* `@app.get("/")`のようなデコレータを使用して、**path operation デコレータ**を記述します。 +* **path operation 関数**を定義します。例: `def root(): ...`。 +* `fastapi dev`コマンドで開発サーバーを起動します。 +* 任意で`fastapi deploy`を使ってアプリをデプロイします。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md b/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md index 8578ca335..945fe0777 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# エラーハンドリング +# エラーハンドリング { #handling-errors } APIを使用しているクライアントにエラーを通知する必要がある状況はたくさんあります。 @@ -19,15 +19,15 @@ APIを使用しているクライアントにエラーを通知する必要が **"404 Not Found"** のエラー（およびジョーク）を覚えていますか？ -## `HTTPException`の使用 +## `HTTPException`の使用 { #use-httpexception } HTTPレスポンスをエラーでクライアントに返すには、`HTTPException`を使用します。 -### `HTTPException`のインポート +### `HTTPException`のインポート { #import-httpexception } -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[1] *} -### コード内での`HTTPException`の発生 +### コード内での`HTTPException`の発生 { #raise-an-httpexception-in-your-code } `HTTPException`は通常のPythonの例外であり、APIに関連するデータを追加したものです。 @@ -39,9 +39,9 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 この例では、クライアントが存在しないIDでアイテムを要求した場合、`404`のステータスコードを持つ例外を発生させます: -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py hl[11] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[11] *} -### レスポンス結果 +### レスポンス結果 { #the-resulting-response } クライアントが`http://example.com/items/foo`（`item_id` `"foo"`）をリクエストすると、HTTPステータスコードが200で、以下のJSONレスポンスが返されます: @@ -69,7 +69,7 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 /// -## カスタムヘッダーの追加 +## カスタムヘッダーの追加 { #add-custom-headers } 例えば、いくつかのタイプのセキュリティのために、HTTPエラーにカスタムヘッダを追加できると便利な状況がいくつかあります。 @@ -77,9 +77,9 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 しかし、高度なシナリオのために必要な場合には、カスタムヘッダーを追加することができます: -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002.py hl[14] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py39.py hl[14] *} -## カスタム例外ハンドラのインストール +## カスタム例外ハンドラのインストール { #install-custom-exception-handlers } カスタム例外ハンドラはStarletteと同じ例外ユーティリティを使用して追加することができます。 @@ -89,7 +89,7 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 カスタム例外ハンドラを`@app.exception_handler()`で追加することができます: -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py hl[5,6,7,13,14,15,16,17,18,24] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py39.py hl[5:7,13:18,24] *} ここで、`/unicorns/yolo`をリクエストすると、*path operation*は`UnicornException`を`raise`します。 @@ -109,7 +109,7 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 /// -## デフォルトの例外ハンドラのオーバーライド +## デフォルトの例外ハンドラのオーバーライド { #override-the-default-exception-handlers } **FastAPI** にはいくつかのデフォルトの例外ハンドラがあります。 @@ -117,7 +117,7 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 これらの例外ハンドラを独自のものでオーバーライドすることができます。 -### リクエスト検証の例外のオーバーライド +### リクエスト検証の例外のオーバーライド { #override-request-validation-exceptions } リクエストに無効なデータが含まれている場合、**FastAPI** は内部的に`RequestValidationError`を発生させます。 @@ -125,11 +125,11 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 これをオーバーライドするには`RequestValidationError`をインポートして`@app.exception_handler(RequestValidationError)`と一緒に使用して例外ハンドラをデコレートします。 -この例外ハンドラは`Requset`と例外を受け取ります。 +この例外ハンドラは`Request`と例外を受け取ります。 -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py hl[2,14,15,16] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[2,14:19] *} -これで、`/items/foo`にアクセスすると、デフォルトのJSONエラーの代わりに以下が返されます: +これで、`/items/foo`にアクセスすると、以下のデフォルトのJSONエラーの代わりに: ```JSON { @@ -146,39 +146,20 @@ Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。 } ``` -以下のようなテキスト版を取得します: +以下のテキスト版を取得します: ``` -1 validation error -path -> item_id - value is not a valid integer (type=type_error.integer) +Validation errors: +Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer ``` -#### `RequestValidationError`と`ValidationError` - -/// warning | 注意 - -これらは今のあなたにとって重要でない場合は省略しても良い技術的な詳細です。 - -/// - -`RequestValidationError`はPydanticの`ValidationError`のサブクラスです。 - -**FastAPI** は`response_model`でPydanticモデルを使用していて、データにエラーがあった場合、ログにエラーが表示されるようにこれを使用しています。 - -しかし、クライアントやユーザーはそれを見ることはありません。その代わりに、クライアントはHTTPステータスコード`500`の「Internal Server Error」を受け取ります。 - -*レスポンス*やコードのどこか（クライアントの*リクエスト*ではなく）にPydanticの`ValidationError`がある場合、それは実際にはコードのバグなのでこのようにすべきです。 - -また、あなたがそれを修正している間は、セキュリティの脆弱性が露呈する場合があるため、クライアントやユーザーがエラーに関する内部情報にアクセスできないようにしてください。 - -### エラーハンドラ`HTTPException`のオーバーライド +### `HTTPException`エラーハンドラのオーバーライド { #override-the-httpexception-error-handler } 同様に、`HTTPException`ハンドラをオーバーライドすることもできます。 例えば、これらのエラーに対しては、JSONではなくプレーンテキストを返すようにすることができます: -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py hl[3,4,9,10,11,22] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[3:4,9:11,25] *} /// note | 技術詳細 @@ -188,13 +169,21 @@ path -> item_id /// -### `RequestValidationError`のボディの使用 +/// warning | 注意 + +`RequestValidationError`には、検証エラーが発生したファイル名と行番号の情報が含まれているため、必要であれば関連情報と一緒にログに表示できます。 + +しかし、そのまま文字列に変換して直接その情報を返すと、システムに関する情報が多少漏えいする可能性があります。そのため、ここではコードが各エラーを個別に抽出して表示します。 + +/// + +### `RequestValidationError`のボディの使用 { #use-the-requestvalidationerror-body } `RequestValidationError`には無効なデータを含む`body`が含まれています。 -アプリ開発中に本体のログを取ってデバッグしたり、ユーザーに返したりなどに使用することができます。 +アプリ開発中にボディのログを取ってデバッグしたり、ユーザーに返したりなどに使用することができます。 -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005.py hl[14] *} +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py39.py hl[14] *} ここで、以下のような無効な項目を送信してみてください: @@ -207,7 +196,7 @@ path -> item_id 受信したボディを含むデータが無効であることを示すレスポンスが表示されます: -```JSON hl_lines="12 13 14 15" +```JSON hl_lines="12-15" { "detail": [ { @@ -226,36 +215,30 @@ path -> item_id } ``` -#### FastAPIの`HTTPException`とStarletteの`HTTPException` +#### FastAPIの`HTTPException`とStarletteの`HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception } **FastAPI**は独自の`HTTPException`を持っています。 -また、 **FastAPI**のエラークラス`HTTPException`はStarletteのエラークラス`HTTPException`を継承しています。 +また、 **FastAPI**の`HTTPException`エラークラスはStarletteの`HTTPException`エラークラスを継承しています。 -唯一の違いは、**FastAPI** の`HTTPException`はレスポンスに含まれるヘッダを追加できることです。 - -これはOAuth 2.0といくつかのセキュリティユーティリティのために内部的に必要とされ、使用されています。 +唯一の違いは、**FastAPI** の`HTTPException`は`detail`フィールドにJSONに変換可能な任意のデータを受け付けるのに対し、Starletteの`HTTPException`は文字列のみを受け付けることです。 そのため、コード内では通常通り **FastAPI** の`HTTPException`を発生させ続けることができます。 -しかし、例外ハンドラを登録する際には、Starletteの`HTTPException`を登録しておく必要があります。 +しかし、例外ハンドラを登録する際には、Starletteの`HTTPException`に対して登録しておく必要があります。 -これにより、Starletteの内部コードやStarletteの拡張機能やプラグインの一部が`HTTPException`を発生させた場合、ハンドラがそれをキャッチして処理することができるようになります。 +これにより、Starletteの内部コードやStarletteの拡張機能やプラグインの一部がStarletteの`HTTPException`を発生させた場合、ハンドラがそれをキャッチして処理できるようになります。 -以下の例では、同じコード内で両方の`HTTPException`を使用できるようにするために、Starletteの例外の名前を`StarletteHTTPException`に変更しています: +この例では、同じコード内で両方の`HTTPException`を使用できるようにするために、Starletteの例外を`StarletteHTTPException`にリネームしています: ```Python from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException ``` -### **FastAPI** の例外ハンドラの再利用 +### **FastAPI** の例外ハンドラの再利用 { #reuse-fastapis-exception-handlers } -また、何らかの方法で例外を使用することもできますが、**FastAPI** から同じデフォルトの例外ハンドラを使用することもできます。 +**FastAPI** から同じデフォルトの例外ハンドラと一緒に例外を使用したい場合は、`fastapi.exception_handlers`からデフォルトの例外ハンドラをインポートして再利用できます: -デフォルトの例外ハンドラを`fastapi.exception_handlers`からインポートして再利用することができます: +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py39.py hl[2:5,15,21] *} -{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py hl[2,3,4,5,15,21] *} - -この例では、非常に表現力のあるメッセージでエラーを`print`しています。 - -しかし、例外を使用して、デフォルトの例外ハンドラを再利用することができるということが理解できます。 +この例では、非常に表現力のあるメッセージでエラーを`print`しているだけですが、要点は理解できるはずです。例外を使用し、その後デフォルトの例外ハンドラを再利用できます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/header-params.md b/docs/ja/docs/tutorial/header-params.md index ac89afbdb..1916baf61 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/header-params.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/header-params.md @@ -1,20 +1,20 @@ -# ヘッダーのパラメータ +# ヘッダーのパラメータ { #header-parameters } ヘッダーのパラメータは、`Query`や`Path`、`Cookie`のパラメータを定義するのと同じように定義できます。 -## `Header`をインポート +## `Header`をインポート { #import-header } まず、`Header`をインポートします: -{* ../../docs_src/header_params/tutorial001.py hl[3] *} +{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *} -## `Header`のパラメータの宣言 +## `Header`のパラメータの宣言 { #declare-header-parameters } 次に、`Path`や`Query`、`Cookie`と同じ構造を用いてヘッダーのパラメータを宣言します。 -最初の値がデフォルト値で、追加の検証パラメータや注釈パラメータをすべて渡すことができます。 +デフォルト値に加えて、追加の検証パラメータや注釈パラメータをすべて定義できます: -{* ../../docs_src/header_params/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *} /// note | 技術詳細 @@ -30,23 +30,23 @@ /// -## 自動変換 +## 自動変換 { #automatic-conversion } `Header`は`Path`や`Query`、`Cookie`が提供する機能に加え、少しだけ追加の機能を持っています。 -ほとんどの標準ヘッダーは、「マイナス記号」（`-`）としても知られる「ハイフン」で区切られています。 +ほとんどの標準ヘッダーは、「マイナス記号」（`-`）としても知られる「ハイフン」文字で区切られています。 しかし、`user-agent`のような変数はPythonでは無効です。 -そのため、デフォルトでは、`Header`はパラメータの文字をアンダースコア（`_`）からハイフン（`-`）に変換して、ヘッダーを抽出して文書化します。 +そのため、デフォルトでは、`Header`はパラメータ名の文字をアンダースコア（`_`）からハイフン（`-`）に変換して、ヘッダーを抽出して文書化します。 また、HTTPヘッダは大文字小文字を区別しないので、Pythonの標準スタイル（別名「スネークケース」）で宣言することができます。 そのため、`User_Agent`などのように最初の文字を大文字にする必要はなく、通常のPythonコードと同じように`user_agent`を使用することができます。 -もしなんらかの理由でアンダースコアからハイフンへの自動変換を無効にする必要がある場合は、`Header`の`convert_underscores`に`False`を設定してください: +もしなんらかの理由でアンダースコアからハイフンへの自動変換を無効にする必要がある場合は、`Header`のパラメータ`convert_underscores`を`False`に設定してください: -{* ../../docs_src/header_params/tutorial002.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/header_params/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} /// warning | 注意 @@ -54,26 +54,26 @@ /// -## ヘッダーの重複 +## ヘッダーの重複 { #duplicate-headers } 受信したヘッダーが重複することがあります。つまり、同じヘッダーで複数の値を持つということです。 -これらの場合、リストの型宣言を使用して定義することができます。 +これらの場合、型宣言でリストを使用して定義することができます。 重複したヘッダーのすべての値をPythonの`list`として受け取ることができます。 例えば、複数回出現する可能性のある`X-Token`のヘッダを定義するには、以下のように書くことができます: -{* ../../docs_src/header_params/tutorial003.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *} -もし、その*path operation*で通信する場合は、次のように２つのHTTPヘッダーを送信します: +その*path operation*と通信する際に、次のように2つのHTTPヘッダーを送信する場合: ``` X-Token: foo X-Token: bar ``` -このレスポンスは以下のようになります: +レスポンスは以下のようになります: ```JSON { @@ -84,8 +84,8 @@ X-Token: bar } ``` -## まとめ +## まとめ { #recap } -ヘッダーは`Header`で宣言し、`Query`や`Path`、`Cookie`と同じパターンを使用する。 +ヘッダーは`Header`で宣言し、`Query`や`Path`、`Cookie`と同じ共通パターンを使用します。 また、変数のアンダースコアを気にする必要はありません。**FastAPI** がそれらの変換をすべて取り持ってくれます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/index.md b/docs/ja/docs/tutorial/index.md index 87d3751fd..d298abc62 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/index.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/index.md @@ -1,83 +1,95 @@ -# チュートリアル - ユーザーガイド +# チュートリアル - ユーザーガイド { #tutorial-user-guide } -このチュートリアルは**FastAPI**のほぼすべての機能の使い方を段階的に紹介します。 +このチュートリアルでは、**FastAPI**のほとんどの機能を使う方法を段階的に紹介します。 -各セクションは前のセクションを踏まえた内容になっています。しかし、トピックごとに分割されているので、特定のAPIの要求を満たすようなトピックに直接たどり着けるようになっています。 +各セクションは前のセクションを踏まえた内容になっています。しかし、トピックごとに分割されているので、特定のAPIのニーズを満たすために、任意の特定のトピックに直接進めるようになっています。 -また、将来的にリファレンスとして機能するように構築されています。 +また、将来的にリファレンスとして機能するように構築されているので、後で戻ってきて必要なものを正確に確認できます。 -従って、後でこのチュートリアルに戻ってきて必要なものを確認できます。 - -## コードを実行する +## コードを実行する { #run-the-code } すべてのコードブロックをコピーして直接使用できます（実際にテストされたPythonファイルです）。 -いずれかの例を実行するには、コードを `main.py`ファイルにコピーし、` uvicorn`を次のように起動します: +いずれかの例を実行するには、コードを `main.py`ファイルにコピーし、次のように `fastapi dev` を起動します:
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. + FastAPI Starting development server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. ```
-コードを記述またはコピーし、編集してローカルで実行することを**強くお勧めします**。 +コードを記述またはコピーし、編集してローカルで実行することを**強く推奨します**。 -また、エディターで使用することで、書く必要のあるコードの少なさ、すべての型チェック、自動補完などのFastAPIの利点を実感できます。 +エディターで使用することで、書く必要のあるコードの少なさ、すべての型チェック、自動補完など、FastAPIの利点を本当に実感できます。 --- -## FastAPIをインストールする +## FastAPIをインストールする { #install-fastapi } 最初のステップは、FastAPIのインストールです。 -チュートリアルのために、すべてのオプションの依存関係と機能をインストールしたいとき: +[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} を作成して有効化し、それから **FastAPIをインストール** してください:
```console -$ pip install "fastapi[all]" +$ pip install "fastapi[standard]" ---> 100% ```
-...これには、コードを実行するサーバーとして使用できる `uvicorn`も含まれます。 - /// note | 備考 -パーツ毎にインストールすることも可能です。 +`pip install "fastapi[standard]"` でインストールすると、`fastapi-cloud-cli` を含むいくつかのデフォルトのオプション標準依存関係が付属します。これにより、FastAPI Cloud にデプロイできます。 -以下は、アプリケーションを本番環境にデプロイする際に行うであろうものです: +これらのオプション依存関係が不要な場合は、代わりに `pip install fastapi` をインストールできます。 -``` -pip install fastapi -``` - -また、サーバーとして動作するように`uvicorn` をインストールします: - -``` -pip install "uvicorn[standard]" -``` - -そして、使用したい依存関係をそれぞれ同様にインストールします。 +標準依存関係はインストールしたいが `fastapi-cloud-cli` は不要な場合は、`pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"` でインストールできます。 /// -## 高度なユーザーガイド +## 高度なユーザーガイド { #advanced-user-guide } -**高度なユーザーガイド**もあり、**チュートリアル - ユーザーガイド**の後で読むことができます。 +この **チュートリアル - ユーザーガイド** の後で、後から読める **高度なユーザーガイド** もあります。 -**高度なユーザーガイド**は**チュートリアル - ユーザーガイド**に基づいており、同じ概念を使用し、いくつかの追加機能を紹介しています。 +**高度なユーザーガイド** は本チュートリアルをベースにしており、同じ概念を使用し、いくつかの追加機能を教えます。 -ただし、最初に**チュートリアル - ユーザーガイド**（現在読んでいる内容）をお読みください。 +ただし、最初に **チュートリアル - ユーザーガイド**（今読んでいる内容）をお読みください。 -**チュートリアル-ユーザーガイド**だけで完全なアプリケーションを構築できるように設計されています。加えて、**高度なユーザーガイド**の中からニーズに応じたアイデアを使用して、様々な拡張が可能です。 +**チュートリアル - ユーザーガイド** だけで完全なアプリケーションを構築できるように設計されており、その後ニーズに応じて、**高度なユーザーガイド** の追加のアイデアのいくつかを使って、さまざまな方法で拡張できます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/metadata.md b/docs/ja/docs/tutorial/metadata.md index b93dedcb9..0ffb8f350 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/metadata.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/metadata.md @@ -1,47 +1,66 @@ -# メタデータとドキュメントのURL +# メタデータとドキュメントのURL { #metadata-and-docs-urls } -**FastAPI** アプリケーションのいくつかのメタデータの設定をカスタマイズできます。 +**FastAPI** アプリケーションのいくつかのメタデータ設定をカスタマイズできます。 -## タイトル、説明文、バージョン +## APIのメタデータ { #metadata-for-api } -以下を設定できます: +OpenAPI仕様および自動APIドキュメントUIで使用される次のフィールドを設定できます: -* **タイトル**: OpenAPIおよび自動APIドキュメントUIでAPIのタイトル/名前として使用される。 -* **説明文**: OpenAPIおよび自動APIドキュメントUIでのAPIの説明文。 -* **バージョン**: APIのバージョン。例: `v2` または `2.5.0`。 - *たとえば、以前のバージョンのアプリケーションがあり、OpenAPIも使用している場合に便利です。 +| パラメータ | 型 | 説明 | +|------------|------|-------------| +| `title` | `str` | APIのタイトルです。 | +| `summary` | `str` | APIの短い要約です。 OpenAPI 3.1.0、FastAPI 0.99.0 以降で利用できます。 | +| `description` | `str` | APIの短い説明です。Markdownを使用できます。 | +| `version` | `string` | APIのバージョンです。これはOpenAPIのバージョンではなく、あなた自身のアプリケーションのバージョンです。たとえば `2.5.0` です。 | +| `terms_of_service` | `str` | APIの利用規約へのURLです。指定する場合、URLである必要があります。 | +| `contact` | `dict` | 公開されるAPIの連絡先情報です。複数のフィールドを含められます。
contact fields
ParameterTypeDescription
namestr連絡先の個人/組織を識別する名前です。
urlstr連絡先情報を指すURLです。URL形式である必要があります。
emailstr連絡先の個人/組織のメールアドレスです。メールアドレス形式である必要があります。
| +| `license_info` | `dict` | 公開されるAPIのライセンス情報です。複数のフィールドを含められます。
license_info fields
ParameterTypeDescription
namestr必須（license_info が設定されている場合）。APIに使用されるライセンス名です。
identifierstrAPIの SPDX ライセンス式です。identifier フィールドは url フィールドと同時に指定できません。 OpenAPI 3.1.0、FastAPI 0.99.0 以降で利用できます。
urlstrAPIに使用されるライセンスへのURLです。URL形式である必要があります。
| -これらを設定するには、パラメータ `title`、`description`、`version` を使用します: +以下のように設定できます: -{* ../../docs_src/metadata/tutorial001.py hl[4:6] *} +{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py39.py hl[3:16, 19:32] *} -この設定では、自動APIドキュメントは以下の様になります: +/// tip | 豆知識 + +`description` フィールドにはMarkdownを書けて、出力ではレンダリングされます。 + +/// + +この設定では、自動APIドキュメントは以下のようになります: -## タグのためのメタデータ +## ライセンス識別子 { #license-identifier } -さらに、パラメータ `openapi_tags` を使うと、path operations をグループ分けするための複数のタグに関するメタデータを追加できます。 +OpenAPI 3.1.0 および FastAPI 0.99.0 以降では、`license_info` を `url` の代わりに `identifier` で設定することもできます。 -それぞれのタグ毎にひとつの辞書を含むリストをとります。 +例: -それぞれの辞書は以下をもつことができます: +{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py39.py hl[31] *} -* `name` (**必須**): *path operations* および `APIRouter` の `tags` パラメーターで使用するのと同じタグ名である `str`。 -* `description`: タグの簡単な説明文である `str`。 Markdownで記述でき、ドキュメントUIに表示されます。 -* `externalDocs`: 外部ドキュメントを説明するための `dict`: - * `description`: 外部ドキュメントの簡単な説明文である `str`。 - * `url` (**必須**): 外部ドキュメントのURLである `str`。 +## タグのメタデータ { #metadata-for-tags } -### タグのためのメタデータの作成 +パラメータ `openapi_tags` を使うと、path operation をグループ分けするために使用する各タグに追加のメタデータを追加できます。 -`users` と `items` のタグを使った例でメタデータの追加を試してみましょう。 +それぞれのタグごとに1つの辞書を含むリストを取ります。 -タグのためのメタデータを作成し、それを `openapi_tags` パラメータに渡します。 +それぞれの辞書は以下を含められます: -{* ../../docs_src/metadata/tutorial004.py hl[3:16,18] *} +* `name` (**必須**): *path operation* および `APIRouter` の `tags` パラメータで使用するのと同じタグ名の `str`。 +* `description`: タグの短い説明の `str`。Markdownを含められ、ドキュメントUIに表示されます。 +* `externalDocs`: 外部ドキュメントを説明する `dict`。以下を含みます: + * `description`: 外部ドキュメントの短い説明の `str`。 + * `url` (**必須**): 外部ドキュメントのURLの `str`。 -説明文 (description) の中で Markdown を使用できることに注意してください。たとえば、「login」は太字 (**login**) で表示され、「fancy」は斜体 (_fancy_) で表示されます。 +### タグのメタデータの作成 { #create-metadata-for-tags } + +`users` と `items` のタグを使った例で試してみましょう。 + +タグのメタデータを作成し、それを `openapi_tags` パラメータに渡します: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py39.py hl[3:16,18] *} + +説明の中でMarkdownを使用できることに注意してください。たとえば「login」は太字 (**login**) で表示され、「fancy」は斜体 (_fancy_) で表示されます。 /// tip | 豆知識 @@ -49,31 +68,31 @@ /// -### 自作タグの使用 +### タグの使用 { #use-your-tags } -`tags` パラメーターを使用して、それぞれの *path operations* (および `APIRouter`) を異なるタグに割り当てます: +*path operation*（および `APIRouter`）の `tags` パラメータを使用して、それらを異なるタグに割り当てます: -{* ../../docs_src/metadata/tutorial004.py hl[21,26] *} +{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py39.py hl[21,26] *} /// info | 情報 -タグのより詳しい説明を知りたい場合は [Path Operation Configuration](path-operation-configuration.md#tags){.internal-link target=_blank} を参照して下さい。 +タグの詳細は [Path Operation Configuration](path-operation-configuration.md#tags){.internal-link target=_blank} を参照してください。 /// -### ドキュメントの確認 +### ドキュメントの確認 { #check-the-docs } -ここで、ドキュメントを確認すると、追加したメタデータがすべて表示されます: +ここでドキュメントを確認すると、追加したメタデータがすべて表示されます: -### タグの順番 +### タグの順番 { #order-of-tags } タグのメタデータ辞書の順序は、ドキュメントUIに表示される順序の定義にもなります。 -たとえば、`users` はアルファベット順では `items` の後に続きます。しかし、リストの最初に `users` のメタデータ辞書を追加したため、ドキュメントUIでは `users` が先に表示されます。 +たとえば、`users` はアルファベット順では `items` の後に続きますが、リストの最初の辞書としてメタデータを追加したため、それより前に表示されます。 -## OpenAPI URL +## OpenAPI URL { #openapi-url } デフォルトでは、OpenAPIスキーマは `/openapi.json` で提供されます。 @@ -81,21 +100,21 @@ たとえば、`/api/v1/openapi.json` で提供されるように設定するには: -{* ../../docs_src/metadata/tutorial002.py hl[3] *} +{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py39.py hl[3] *} OpenAPIスキーマを完全に無効にする場合は、`openapi_url=None` を設定できます。これにより、それを使用するドキュメントUIも無効になります。 -## ドキュメントのURL +## ドキュメントのURL { #docs-urls } -以下の2つのドキュメントUIを構築できます: +含まれている2つのドキュメントUIを設定できます: * **Swagger UI**: `/docs` で提供されます。 - * URL はパラメータ `docs_url` で設定できます。 - * `docs_url=None` を設定することで無効にできます。 -* ReDoc: `/redoc` で提供されます。 - * URL はパラメータ `redoc_url` で設定できます。 - * `redoc_url=None` を設定することで無効にできます。 + * URL はパラメータ `docs_url` で設定できます。 + * `docs_url=None` を設定することで無効にできます。 +* **ReDoc**: `/redoc` で提供されます。 + * URL はパラメータ `redoc_url` で設定できます。 + * `redoc_url=None` を設定することで無効にできます。 たとえば、`/documentation` でSwagger UIが提供されるように設定し、ReDocを無効にするには: -{* ../../docs_src/metadata/tutorial003.py hl[3] *} +{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py39.py hl[3] *} diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/middleware.md b/docs/ja/docs/tutorial/middleware.md index 539ec5b8c..12fb57a64 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/middleware.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/middleware.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# ミドルウェア +# ミドルウェア { #middleware } **FastAPI** アプリケーションにミドルウェアを追加できます。 @@ -15,11 +15,11 @@ `yield` を使った依存関係をもつ場合は、終了コードはミドルウェアの *後に* 実行されます。 -バックグラウンドタスク (後述) がある場合は、それらは全てのミドルウェアの *後に* 実行されます。 +バックグラウンドタスク ([バックグラウンドタスク](background-tasks.md){.internal-link target=_blank} セクションで説明します。後で確認できます) がある場合は、それらは全てのミドルウェアの *後に* 実行されます。 /// -## ミドルウェアの作成 +## ミドルウェアの作成 { #create-a-middleware } ミドルウェアを作成するには、関数の上部でデコレータ `@app.middleware("http")` を使用します。 @@ -31,13 +31,13 @@ * 次に、対応する*path operation*によって生成された `response` を返します。 * その後、`response` を返す前にさらに `response` を変更することもできます。 -{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[8:9,11,14] *} +{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[8:9,11,14] *} /// tip | 豆知識 -'X-'プレフィックスを使用してカスタムの独自ヘッダーを追加できます。 +カスタムの独自ヘッダーは `X-` プレフィックスを使用して追加できる点に注意してください。 -ただし、ブラウザのクライアントに表示させたいカスタムヘッダーがある場合は、StarletteのCORSドキュメントに記載されているパラメータ `expose_headers` を使用して、それらをCORS設定に追加する必要があります ([CORS (オリジン間リソース共有)](cors.md){.internal-link target=_blank}) +ただし、ブラウザのクライアントに表示させたいカスタムヘッダーがある場合は、StarletteのCORSドキュメントに記載されているパラメータ `expose_headers` を使用して、それらをCORS設定に追加する必要があります ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md){.internal-link target=_blank})。 /// @@ -49,7 +49,7 @@ /// -### `response` の前後 +### `response` の前後 { #before-and-after-the-response } *path operation* が `request` を受け取る前に、 `request` とともに実行されるコードを追加できます。 @@ -57,9 +57,38 @@ 例えば、リクエストの処理とレスポンスの生成にかかった秒数を含むカスタムヘッダー `X-Process-Time` を追加できます: -{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[10,12:13] *} +{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[10,12:13] *} -## その他のミドルウェア +/// tip | 豆知識 + +ここでは、これらのユースケースに対してより正確になり得るため、`time.time()` の代わりに `time.perf_counter()` を使用しています。 🤓 + +/// + +## 複数ミドルウェアの実行順序 { #multiple-middleware-execution-order } + +`@app.middleware()` デコレータまたは `app.add_middleware()` メソッドのいずれかを使って複数のミドルウェアを追加すると、新しく追加された各ミドルウェアがアプリケーションをラップし、スタックを形成します。最後に追加されたミドルウェアが *最も外側*、最初に追加されたミドルウェアが *最も内側* になります。 + +リクエスト経路では、*最も外側* のミドルウェアが最初に実行されます。 + +レスポンス経路では、最後に実行されます。 + +例: + +```Python +app.add_middleware(MiddlewareA) +app.add_middleware(MiddlewareB) +``` + +これにより、実行順序は次のようになります: + +* **リクエスト**: MiddlewareB → MiddlewareA → route + +* **レスポンス**: route → MiddlewareA → MiddlewareB + +このスタック動作により、ミドルウェアが予測可能で制御しやすい順序で実行されることが保証されます。 + +## その他のミドルウェア { #other-middlewares } 他のミドルウェアの詳細については、[高度なユーザーガイド: 高度なミドルウェア](../advanced/middleware.md){.internal-link target=_blank}を参照してください。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/ja/docs/tutorial/path-operation-configuration.md index 0cc38cb25..eb6b6b11a 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/path-operation-configuration.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -1,14 +1,14 @@ -# Path Operationの設定 +# Path Operationの設定 { #path-operation-configuration } *path operationデコレータ*を設定するためのパラメータがいくつかあります。 /// warning | 注意 -これらのパラメータは*path operation関数*ではなく、*path operationデコレータ*に直接渡されることに注意してください。 +これらのパラメータは*path operationデコレータ*に直接渡され、*path operation関数*に渡されないことに注意してください。 /// -## レスポンスステータスコード +## レスポンスステータスコード { #response-status-code } *path operation*のレスポンスで使用する（HTTP）`status_code`を定義することができます。 @@ -16,55 +16,65 @@ しかし、それぞれの番号コードが何のためのものか覚えていない場合は、`status`のショートカット定数を使用することができます: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001.py hl[3,17] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *} そのステータスコードはレスポンスで使用され、OpenAPIスキーマに追加されます。 /// note | 技術詳細 -また、`from starlette import status`を使用することもできます。 +`from starlette import status`を使用することもできます。 **FastAPI** は開発者の利便性を考慮して、`fastapi.status`と同じ`starlette.status`を提供しています。しかし、これはStarletteから直接提供されています。 /// -## タグ +## タグ { #tags } `tags`パラメータを`str`の`list`（通常は１つの`str`）と一緒に渡すと、*path operation*にタグを追加できます: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002.py hl[17,22,27] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *} これらはOpenAPIスキーマに追加され、自動ドキュメントのインターフェースで使用されます: - + -## 概要と説明 +### Enumを使ったタグ { #tags-with-enums } + +大きなアプリケーションの場合、**複数のタグ**が蓄積されていき、関連する*path operations*に対して常に**同じタグ**を使っていることを確認したくなるかもしれません。 + +このような場合、タグを`Enum`に格納すると理にかなっています。 + +**FastAPI** は、プレーンな文字列の場合と同じ方法でそれをサポートしています: + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py39.py hl[1,8:10,13,18] *} + +## 概要と説明 { #summary-and-description } `summary`と`description`を追加できます: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003.py hl[20:21] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} -## docstringを用いた説明 +## docstringを用いた説明 { #description-from-docstring } -説明文は長くて複数行におよぶ傾向があるので、関数docstring内に*path operation*の説明文を宣言できます。すると、**FastAPI** は説明文を読み込んでくれます。 +説明文は長くて複数行におよぶ傾向があるので、関数docstring内に*path operation*の説明文を宣言できます。すると、**FastAPI** は説明文を読み込んでくれます。 docstringにMarkdownを記述すれば、正しく解釈されて表示されます。（docstringのインデントを考慮して） -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004.py hl[19:27] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *} これは対話的ドキュメントで使用されます: - + -## レスポンスの説明 +## レスポンスの説明 { #response-description } `response_description`パラメータでレスポンスの説明をすることができます。 -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005.py hl[21] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} /// info | 情報 -`respnse_description`は具体的にレスポンスを参照し、`description`は*path operation*全般を参照していることに注意してください。 +`response_description`は具体的にレスポンスを参照し、`description`は*path operation*全般を参照していることに注意してください。 /// @@ -76,22 +86,22 @@ OpenAPIは*path operation*ごとにレスポンスの説明を必要としてい /// - + -## 非推奨の*path operation* +## *path operation*を非推奨にする { #deprecate-a-path-operation } -*path operation*をdeprecatedとしてマークする必要があるが、それを削除しない場合は、`deprecated`パラメータを渡します: +*path operation*をdeprecatedとしてマークする必要があるが、それを削除しない場合は、`deprecated`パラメータを渡します: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006.py hl[16] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py39.py hl[16] *} 対話的ドキュメントでは非推奨と明記されます: - + *path operations*が非推奨である場合とそうでない場合でどのように見えるかを確認してください: - + -## まとめ +## まとめ { #recap } *path operationデコレータ*にパラメータを渡すことで、*path operations*のメタデータを簡単に設定・追加することができます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md b/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md index a1810ae37..6a9ecc4e7 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md @@ -1,40 +1,52 @@ -# パスパラメータと数値の検証 +# パスパラメータと数値の検証 { #path-parameters-and-numeric-validations } クエリパラメータに対して`Query`でより多くのバリデーションとメタデータを宣言できるのと同じように、パスパラメータに対しても`Path`で同じ種類のバリデーションとメタデータを宣言することができます。 -## Pathのインポート +## `Path`のインポート { #import-path } -まず初めに、`fastapi`から`Path`をインポートします: +まず初めに、`fastapi`から`Path`をインポートし、`Annotated`もインポートします: -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *} -## メタデータの宣言 +/// info | 情報 + +FastAPI はバージョン 0.95.0 で`Annotated`のサポートを追加し（そして推奨し始めました）。 + +古いバージョンの場合、`Annotated`を使おうとするとエラーになります。 + +`Annotated`を使用する前に、FastAPI のバージョンを少なくとも 0.95.1 まで[アップグレードしてください](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}。 + +/// + +## メタデータの宣言 { #declare-metadata } パラメータは`Query`と同じものを宣言することができます。 例えば、パスパラメータ`item_id`に対して`title`のメタデータを宣言するには以下のようにします: -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *} /// note | 備考 -パスの一部でなければならないので、パスパラメータは常に必須です。 - -そのため、`...`を使用して必須と示す必要があります。 - -それでも、`None`で宣言しても、デフォルト値を設定しても、何の影響もなく、常に必要とされていることに変わりはありません。 +パスパラメータはパスの一部でなければならないので、常に必須です。`None`で宣言したりデフォルト値を設定したりしても何も影響せず、常に必須のままです。 /// -## 必要に応じてパラメータを並び替える +## 必要に応じてパラメータを並び替える { #order-the-parameters-as-you-need } + +/// tip | 豆知識 + +`Annotated`を使う場合、これはおそらくそれほど重要でも必要でもありません。 + +/// クエリパラメータ`q`を必須の`str`として宣言したいとしましょう。 また、このパラメータには何も宣言する必要がないので、`Query`を使う必要はありません。 -しかし、パスパラメータ`item_id`のために`Path`を使用する必要があります。 +しかし、パスパラメータ`item_id`のために`Path`を使用する必要があります。そして何らかの理由で`Annotated`を使いたくないとします。 -Pythonは「デフォルト」を持たない値の前に「デフォルト」を持つ値を置くことができません。 +Pythonは「デフォルト」を持つ値を「デフォルト」を持たない値の前に置くとエラーになります。 しかし、それらを並び替えることができ、デフォルト値を持たない値（クエリパラメータ`q`）を最初に持つことができます。 @@ -42,63 +54,88 @@ Pythonは「デフォルト」を持たない値の前に「デフォルト」 そのため、以下のように関数を宣言することができます: -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *} -## 必要に応じてパラメータを並び替えるトリック +ただし、`Annotated`を使う場合はこの問題は起きないことを覚えておいてください。`Query()`や`Path()`に関数パラメータのデフォルト値を使わないためです。 -クエリパラメータ`q`を`Query`やデフォルト値なしで宣言し、パスパラメータ`item_id`を`Path`を用いて宣言し、それらを別の順番に並びたい場合、Pythonには少し特殊な構文が用意されています。 +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *} + +## 必要に応じてパラメータを並び替えるトリック { #order-the-parameters-as-you-need-tricks } + +/// tip | 豆知識 + +`Annotated`を使う場合、これはおそらくそれほど重要でも必要でもありません。 + +/// + +これは**小さなトリック**で、便利な場合がありますが、頻繁に必要になることはありません。 + +次のことをしたい場合: + +* `q`クエリパラメータを`Query`もデフォルト値もなしで宣言する +* パスパラメータ`item_id`を`Path`を使って宣言する +* それらを別の順番にする +* `Annotated`を使わない + +...Pythonにはそのための少し特殊な構文があります。 関数の最初のパラメータとして`*`を渡します。 Pythonはその`*`で何かをすることはありませんが、それ以降のすべてのパラメータがキーワード引数（キーと値のペア）として呼ばれるべきものであると知っているでしょう。それはkwargsとしても知られています。たとえデフォルト値がなくても。 -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py39.py hl[7] *} -## 数値の検証: 以上 +### `Annotated`のほうがよい { #better-with-annotated } -`Query`と`Path`（、そして後述する他のもの）を用いて、文字列の制約を宣言することができますが、数値の制約も同様に宣言できます。 +`Annotated`を使う場合は、関数パラメータのデフォルト値を使わないため、この問題は起きず、おそらく`*`を使う必要もありません。 -ここで、`ge=1`の場合、`item_id`は`1`「より大きい`g`か、同じ`e`」整数でなれけばなりません。 +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py39.py hl[10] *} -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004.py hl[8] *} +## 数値の検証: 以上 { #number-validations-greater-than-or-equal } -## 数値の検証: より大きいと小なりイコール +`Query`と`Path`（、そして後述する他のもの）を用いて、数値の制約を宣言できます。 + +ここで、`ge=1`の場合、`item_id`は`1`「より大きい`g`か、同じ`e`」整数でなければなりません。 + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *} + +## 数値の検証: より大きいと小なりイコール { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal } 以下も同様です: -* `gt`: より大きい（`g`reater `t`han） -* `le`: 小なりイコール（`l`ess than or `e`qual） +* `gt`: `g`reater `t`han +* `le`: `l`ess than or `e`qual -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py39.py hl[10] *} -## 数値の検証: 浮動小数点、 大なり小なり +## 数値の検証: 浮動小数点、 大なり小なり { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than } 数値のバリデーションは`float`の値に対しても有効です。 -ここで重要になってくるのはgtだけでなくgeも宣言できることです。これと同様に、例えば、値が`1`より小さくても`0`より大きくなければならないことを要求することができます。 +ここで重要になってくるのはgtだけでなくgeも宣言できることです。これと同様に、例えば、値が`1`より小さくても`0`より大きくなければならないことを要求することができます。 したがって、`0.5`は有効な値ですが、`0.0`や`0`はそうではありません。 -これはltも同じです。 +これはltも同じです。 -{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006.py hl[11] *} +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *} -## まとめ +## まとめ { #recap } `Query`と`Path`（そしてまだ見たことない他のもの）では、[クエリパラメータと文字列の検証](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}と同じようにメタデータと文字列の検証を宣言することができます。 また、数値のバリデーションを宣言することもできます: -* `gt`: より大きい（`g`reater `t`han） -* `ge`: 以上（`g`reater than or `e`qual） -* `lt`: より小さい（`l`ess `t`han） -* `le`: 以下（`l`ess than or `e`qual） +* `gt`: `g`reater `t`han +* `ge`: `g`reater than or `e`qual +* `lt`: `l`ess `t`han +* `le`: `l`ess than or `e`qual /// info | 情報 -`Query`、`Path`などは後に共通の`Param`クラスのサブクラスを見ることになります。（使う必要はありません） +`Query`、`Path`、および後で見る他のクラスは、共通の`Param`クラスのサブクラスです。 -そして、それらすべては、これまで見てきた追加のバリデーションとメタデータと同じパラメータを共有しています。 +それらはすべて、これまで見てきた追加のバリデーションとメタデータの同じパラメータを共有しています。 /// diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/path-params.md b/docs/ja/docs/tutorial/path-params.md index 1893ec12f..96a1fe9d1 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/path-params.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/path-params.md @@ -1,22 +1,22 @@ -# パスパラメータ +# パスパラメータ { #path-parameters } Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメータ」や「パス変数」を宣言できます: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial001.py hl[6,7] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py39.py hl[6:7] *} パスパラメータ `item_id` の値は、引数 `item_id` として関数に渡されます。 -しがたって、この例を実行して http://127.0.0.1:8000/items/foo にアクセスすると、次のレスポンスが表示されます。 +したがって、この例を実行して http://127.0.0.1:8000/items/foo にアクセスすると、次のレスポンスが表示されます。 ```JSON {"item_id":"foo"} ``` -## パスパラメータと型 +## 型付きパスパラメータ { #path-parameters-with-types } 標準のPythonの型アノテーションを使用して、関数内のパスパラメータの型を宣言できます: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *} ここでは、 `item_id` は `int` として宣言されています。 @@ -26,7 +26,7 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー /// -## データ変換 +## データ変換 { #data-conversion } この例を実行し、ブラウザで http://127.0.0.1:8000/items/3 を開くと、次のレスポンスが表示されます: @@ -38,68 +38,69 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー 関数が受け取った（および返した）値は、文字列の `"3"` ではなく、Pythonの `int` としての `3` であることに注意してください。 -したがって、型宣言を使用すると、**FastAPI**は自動リクエスト "解析" を行います。 +したがって、その型宣言を使うと、**FastAPI**は自動リクエスト "解析" を行います。 /// -## データバリデーション +## データバリデーション { #data-validation } しかしブラウザで http://127.0.0.1:8000/items/foo を開くと、次のHTTPエラーが表示されます: ```JSON { - "detail": [ - { - "loc": [ - "path", - "item_id" - ], - "msg": "value is not a valid integer", - "type": "type_error.integer" - } - ] + "detail": [ + { + "type": "int_parsing", + "loc": [ + "path", + "item_id" + ], + "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer", + "input": "foo" + } + ] } ``` これは、パスパラメータ `item_id` が `int` ではない値 `"foo"` だからです。 -http://127.0.0.1:8000/items/4.2 で見られるように、intのかわりに `float` が与えられた場合にも同様なエラーが表示されます。 +http://127.0.0.1:8000/items/4.2 で見られるように、`int` のかわりに `float` が与えられた場合にも同様なエラーが表示されます。 /// check | 確認 -したがって、Pythonの型宣言を使用することで、**FastAPI**はデータのバリデーションを行います。 +したがって、同じPythonの型宣言を使用することで、**FastAPI**はデータのバリデーションを行います。 -表示されたエラーには問題のある箇所が明確に指摘されていることに注意してください。 +表示されたエラーには、バリデーションが通らなかった箇所が明確に示されていることに注意してください。 -これは、APIに関連するコードの開発およびデバッグに非常に役立ちます。 +これは、APIとやり取りするコードを開発・デバッグする際に非常に役立ちます。 /// -## ドキュメント +## ドキュメント { #documentation } -そしてブラウザで http://127.0.0.1:8000/docs を開くと、以下の様な自動的に生成された対話的なドキュメントが表示されます。 +そしてブラウザで http://127.0.0.1:8000/docs を開くと、以下の様な自動的に生成された対話的なAPIドキュメントが表示されます。 /// check | 確認 -繰り返しになりますが、Python型宣言を使用するだけで、**FastAPI**は対話的なAPIドキュメントを自動的に生成します（Swagger UIを統合）。 +繰り返しになりますが、同じPython型宣言を使用するだけで、**FastAPI**は対話的なドキュメントを自動的に生成します（Swagger UIを統合）。 パスパラメータが整数として宣言されていることに注意してください。 /// -## 標準であることのメリット、ドキュメンテーションの代替物 +## 標準ベースのメリット、ドキュメンテーションの代替物 { #standards-based-benefits-alternative-documentation } -また、生成されたスキーマが OpenAPI 標準に従っているので、互換性のあるツールが多数あります。 +また、生成されたスキーマが OpenAPI 標準に従っているので、互換性のあるツールが多数あります。 このため、**FastAPI**自体が代替のAPIドキュメントを提供します（ReDocを使用）。これは、 http://127.0.0.1:8000/redoc にアクセスすると確認できます。 -同様に、互換性のあるツールが多数あります（多くの言語用のコード生成ツールを含む）。 +同様に、互換性のあるツールが多数あります。多くの言語用のコード生成ツールを含みます。 -## Pydantic +## Pydantic { #pydantic } すべてのデータバリデーションは Pydantic によって内部で実行されるため、Pydanticの全てのメリットが得られます。そして、安心して利用することができます。 @@ -107,7 +108,7 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー これらのいくつかについては、チュートリアルの次の章で説明します。 -## 順序の問題 +## 順序の問題 { #order-matters } *path operations* を作成する際、固定パスをもつ状況があり得ます。 @@ -117,29 +118,29 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー *path operations* は順に評価されるので、 `/users/me` が `/users/{user_id}` よりも先に宣言されているか確認する必要があります: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial003.py hl[6,11] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py39.py hl[6,11] *} -それ以外の場合、 `/users/{users_id}` は `/users/me` としてもマッチします。値が「"me"」であるパラメータ `user_id` を受け取ると「考え」ます。 +それ以外の場合、 `/users/{user_id}` は `/users/me` としてもマッチします。値が `"me"` であるパラメータ `user_id` を受け取ると「考え」ます。 -## 定義済みの値 +同様に、path operation を再定義することはできません: -*パスパラメータ*を受け取る *path operation* をもち、有効な*パスパラメータ*の値を事前に定義したい場合は、標準のPython `Enum` を利用できます。 +{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py39.py hl[6,11] *} -### `Enum` クラスの作成 +パスは最初にマッチしたものが常に使われるため、最初のものが常に使用されます。 + +## 定義済みの値 { #predefined-values } + +*パスパラメータ*を受け取る *path operation* をもち、有効な*パスパラメータ*の値を事前に定義したい場合は、標準のPython `Enum` を利用できます。 + +### `Enum` クラスの作成 { #create-an-enum-class } `Enum` をインポートし、 `str` と `Enum` を継承したサブクラスを作成します。 -`str` を継承することで、APIドキュメントは値が `文字列` でなければいけないことを知り、正確にレンダリングできるようになります。 +`str` を継承することで、APIドキュメントは値が `string` 型でなければいけないことを知り、正確にレンダリングできるようになります。 そして、固定値のクラス属性を作ります。すると、その値が使用可能な値となります: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6,7,8,9] *} - -/// info | 情報 - -Enumerations (もしくは、enums)はPython 3.4以降で利用できます。 - -/// +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *} /// tip | 豆知識 @@ -147,33 +148,33 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー /// -### *パスパラメータ*の宣言 +### *パスパラメータ*の宣言 { #declare-a-path-parameter } 次に、作成したenumクラスである`ModelName`を使用した型アノテーションをもつ*パスパラメータ*を作成します: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[16] *} -### ドキュメントの確認 +### ドキュメントの確認 { #check-the-docs } *パスパラメータ*の利用可能な値が事前に定義されているので、対話的なドキュメントで適切に表示できます: -### Python*列挙型*の利用 +### Python*列挙型*の利用 { #working-with-python-enumerations } *パスパラメータ*の値は*列挙型メンバ*となります。 -#### *列挙型メンバ*の比較 +#### *列挙型メンバ*の比較 { #compare-enumeration-members } これは、作成した列挙型 `ModelName` の*列挙型メンバ*と比較できます: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[17] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[17] *} -#### *列挙値*の取得 +#### *列挙値*の取得 { #get-the-enumeration-value } `model_name.value` 、もしくは一般に、 `your_enum_member.value` を使用して実際の値 (この場合は `str`) を取得できます。 -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[20] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[20] *} /// tip | 豆知識 @@ -181,13 +182,13 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー /// -#### *列挙型メンバ*の返却 +#### *列挙型メンバ*の返却 { #return-enumeration-members } -*path operation* から*列挙型メンバ*を返すことができます。JSONボディ（`dict` など）でネストすることもできます。 +*path operation* から*列挙型メンバ*を返すことができます。JSONボディ（例: `dict`）でネストすることもできます。 それらはクライアントに返される前に適切な値 (この場合は文字列) に変換されます。 -{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[18,21,23] *} クライアントは以下の様なJSONレスポンスを得ます: @@ -198,23 +199,23 @@ Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメー } ``` -## パスを含んだパスパラメータ +## パスを含んだパスパラメータ { #path-parameters-containing-paths } パス `/files/{file_path}` となる *path operation* を持っているとしましょう。 ただし、 `home/johndoe/myfile.txt` のような*パス*を含んだ `file_path` が必要です。 -したがって、URLは `/files/home/johndoe/myfile.txt` の様になります。 +したがって、そのファイルのURLは `/files/home/johndoe/myfile.txt` の様になります。 -### OpenAPIサポート +### OpenAPIサポート { #openapi-support } OpenAPIはテストや定義が困難なシナリオにつながる可能性があるため、内部に*パス*を含む*パスパラメータ*の宣言をサポートしていません。 それにも関わらず、Starletteの内部ツールのひとつを使用することで、**FastAPI**はそれが実現できます。 -そして、パラメータがパスを含むべきであることを明示的にドキュメントに追加することなく、機能します。 +そして、パラメータがパスを含むべきであることを示すドキュメントを追加しなくても、ドキュメントは動作します。 -### パス変換 +### パスコンバーター { #path-convertor } Starletteのオプションを直接使用することで、以下のURLの様な*パス*を含んだ、*パスパラメータ*の宣言ができます: @@ -226,17 +227,17 @@ Starletteのオプションを直接使用することで、以下のURLの様 したがって、以下の様に使用できます: -{* ../../docs_src/path_params/tutorial004.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py39.py hl[6] *} /// tip | 豆知識 -最初のスラッシュ (`/`)が付いている `/home/johndoe/myfile.txt` をパラメータが含んでいる必要があります。 +最初のスラッシュ (`/`)が付いている `/home/johndoe/myfile.txt` をパラメータが含んでいる必要があるかもしれません。 この場合、URLは `files` と `home` の間にダブルスラッシュ (`//`) のある、 `/files//home/johndoe/myfile.txt` になります。 /// -## まとめ +## まとめ { #recap } 簡潔で、本質的で、標準的なPythonの型宣言を使用することで、**FastAPI**は以下を行います: diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/query-param-models.md b/docs/ja/docs/tutorial/query-param-models.md index 053d0740b..d892a57d2 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/query-param-models.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/query-param-models.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# クエリパラメータモデル +# クエリパラメータモデル { #query-parameter-models } もし関連する**複数のクエリパラメータ**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。 -こうすることで、**複数の場所**で**そのPydanticモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのクエリパラメータに対して一度に宣言できます。😎 +こうすることで、**複数の場所**で**そのモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎 /// note | 備考 @@ -10,15 +10,15 @@ /// -## クエリパラメータにPydanticモデルを使用する +## Pydanticモデルを使ったクエリパラメータ { #query-parameters-with-a-pydantic-model } -必要な**複数のクエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、それを `Query` として宣言しましょう: +必要な**クエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、そのパラメータを `Query` として宣言しましょう: {* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *} -**FastAPI**は、リクエストの**クエリパラメータ**からそれぞれの**フィールド**のデータを**抽出**し、定義された**Pydanticモデル**を提供します。 +**FastAPI**は、リクエストの**クエリパラメータ**からそれぞれの**フィールド**のデータを**抽出**し、定義したPydanticモデルを提供します。 -## ドキュメントの確認 +## ドキュメントの確認 { #check-the-docs } 対話的APIドキュメント `/docs` でクエリパラメータを確認できます: @@ -26,11 +26,11 @@ -## 余分なクエリパラメータを禁止する +## 余分なクエリパラメータを禁止する { #forbid-extra-query-parameters } -特定の（あまり一般的ではないかもしれない）ケースで、受け付けるクエリパラメータを**制限**する必要があるかもしれません。 +特定の（あまり一般的ではないかもしれない）ユースケースで、受け取りたいクエリパラメータを**制限**したい場合があります。 -Pydanticのモデルの Configuration を利用して、 `extra` フィールドを `forbid` とすることができます。 +Pydanticのモデル設定を使って、あらゆる `extra` フィールドを `forbid` にできます。 {* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} @@ -42,7 +42,7 @@ Pydanticのモデルの Configuration を利用して、 `extra` フィールド https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus ``` -クエリパラメータ `tool` が許可されていないことを通知する**エラー**レスポンスが返されます。 +クエリパラメータ `tool` が許可されていないことを伝える**エラー**レスポンスが返されます。 ```json { @@ -57,7 +57,7 @@ https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus } ``` -## まとめ +## まとめ { #summary } **FastAPI**では、**クエリパラメータ**を宣言するために、**Pydanticモデル**を使用できます。😎 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/query-params-str-validations.md b/docs/ja/docs/tutorial/query-params-str-validations.md index 22b89e452..e230ef29a 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/query-params-str-validations.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/query-params-str-validations.md @@ -1,120 +1,228 @@ -# クエリパラメータと文字列の検証 +# クエリパラメータと文字列の検証 { #query-parameters-and-string-validations } **FastAPI** ではパラメータの追加情報とバリデーションを宣言することができます。 以下のアプリケーションを例にしてみましょう: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *} -クエリパラメータ `q` は `Optional[str]` 型で、`None` を許容する `str` 型を意味しており、デフォルトは `None` です。そのため、FastAPIはそれが必須ではないと理解します。 +クエリパラメータ `q` は `str | None` 型で、`str` 型ですが `None` にもなり得ることを意味し、実際にデフォルト値は `None` なので、FastAPIはそれが必須ではないと理解します。 /// note | 備考 -FastAPIは、 `q` はデフォルト値が `=None` であるため、必須ではないと理解します。 +FastAPIは、 `q` はデフォルト値が `= None` であるため、必須ではないと理解します。 -`Optional[str]` における `Optional` はFastAPIには利用されませんが、エディターによるより良いサポートとエラー検出を可能にします。 +`str | None` を使うことで、エディターによるより良いサポートとエラー検出を可能にします。 /// -## バリデーションの追加 +## バリデーションの追加 { #additional-validation } -`q`はオプショナルですが、もし値が渡されてきた場合には、**50文字を超えないこと**を強制してみましょう。 +`q`はオプショナルですが、もし値が渡されてきた場合には、**長さが50文字を超えないこと**を強制してみましょう。 -### `Query`のインポート +### `Query` と `Annotated` のインポート { #import-query-and-annotated } -そのために、まずは`fastapi`から`Query`をインポートします: +そのために、まずは以下をインポートします: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[3] *} +* `fastapi` から `Query` +* `typing` から `Annotated` -## デフォルト値として`Query`を使用 +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[1,3] *} -パラメータのデフォルト値として使用し、パラメータ`max_length`を50に設定します: +/// info | 情報 -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[9] *} +FastAPI はバージョン 0.95.0 で `Annotated` のサポートを追加し（推奨し始め）ました。 -デフォルト値`None`を`Query(default=None)`に置き換える必要があるので、`Query`の最初の引数はデフォルト値を定義するのと同じです。 +古いバージョンの場合、`Annotated` を使おうとするとエラーになります。 + +`Annotated` を使う前に、FastAPI のバージョンを少なくとも 0.95.1 にするために、[FastAPI のバージョンをアップグレード](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}してください。 + +/// + +## `q` パラメータの型で `Annotated` を使う { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter } + +以前、[Python Types Intro](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations){.internal-link target=_blank} で `Annotated` を使ってパラメータにメタデータを追加できると説明したことを覚えていますか？ + +いよいよ FastAPI で使うときです。 🚀 + +次の型アノテーションがありました: + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python +q: str | None = None +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +q: Union[str, None] = None +``` + +//// + +これを `Annotated` で包んで、次のようにします: + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python +q: Annotated[str | None] = None +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +q: Annotated[Union[str, None]] = None +``` + +//// + +どちらも同じ意味で、`q` は `str` または `None` になり得るパラメータで、デフォルトでは `None` です。 + +では、面白いところに進みましょう。 🎉 + +## `q` パラメータの `Annotated` に `Query` を追加する { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter } + +追加情報（この場合は追加のバリデーション）を入れられる `Annotated` ができたので、`Annotated` の中に `Query` を追加し、パラメータ `max_length` を `50` に設定します: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *} + +デフォルト値は引き続き `None` なので、このパラメータは依然としてオプショナルです。 + +しかし、`Annotated` の中に `Query(max_length=50)` を入れることで、この値に **追加のバリデーション** をしたい、最大 50 文字にしたい、と FastAPI に伝えています。 😎 + +/// tip | 豆知識 + +ここでは **クエリパラメータ** なので `Query()` を使っています。後で `Path()`、`Body()`、`Header()`、`Cookie()` など、`Query()` と同じ引数を受け取れるものも見ていきます。 + +/// + +FastAPI は次を行います: + +* 最大長が 50 文字であることを確かめるようデータを **検証** する +* データが有効でないときに、クライアントに **明確なエラー** を表示する +* OpenAPI スキーマの *path operation* にパラメータを **ドキュメント化** する（その結果、**自動ドキュメント UI** に表示されます） + +## 代替（古い方法）: デフォルト値としての `Query` { #alternative-old-query-as-the-default-value } + +FastAPI の以前のバージョン（0.95.0 より前）では、パラメータのデフォルト値として `Query` を使う必要があり、`Annotated` の中に入れるのではありませんでした。これを使ったコードを見かける可能性が高いので、説明します。 + +/// tip | 豆知識 + +新しいコードでは、可能な限り上で説明したとおり `Annotated` を使ってください。複数の利点（後述）があり、欠点はありません。 🍰 + +/// + +関数パラメータのデフォルト値として `Query()` を使い、パラメータ `max_length` を 50 に設定する方法は次のとおりです: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *} + +この場合（`Annotated` を使わない場合）、関数内のデフォルト値 `None` を `Query()` に置き換える必要があるため、`Query(default=None)` のパラメータでデフォルト値を設定する必要があります。これは（少なくとも FastAPI にとっては）そのデフォルト値を定義するのと同じ目的を果たします。 なので: ```Python -q: Optional[str] = Query(default=None) +q: str | None = Query(default=None) ``` -...を以下と同じようにパラメータをオプションにします: +...はデフォルト値 `None` を持つオプショナルなパラメータになり、以下と同じです: + ```Python -q: Optional[str] = None +q: str | None = None ``` -しかし、これはクエリパラメータとして明示的に宣言しています。 - -/// info | 情報 - -FastAPIは以下の部分を気にすることを覚えておいてください: - -```Python -= None -``` - -もしくは: - -```Python -= Query(default=None) -``` - -そして、 `None` を利用することでクエリパラメータが必須ではないと検知します。 - -`Optional` の部分は、エディターによるより良いサポートを可能にします。 - -/// +ただし `Query` のバージョンでは、クエリパラメータであることを明示的に宣言しています。 そして、さらに多くのパラメータを`Query`に渡すことができます。この場合、文字列に適用される、`max_length`パラメータを指定します。 ```Python -q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50) +q: str | None = Query(default=None, max_length=50) ``` これにより、データを検証し、データが有効でない場合は明確なエラーを表示し、OpenAPIスキーマの　*path operation* にパラメータを記載します。 -## バリデーションをさらに追加する +### デフォルト値としての `Query` または `Annotated` 内の `Query` { #query-as-the-default-value-or-in-annotated } + +`Annotated` の中で `Query` を使う場合、`Query` の `default` パラメータは使えないことに注意してください。 + +その代わりに、関数パラメータの実際のデフォルト値を使います。そうしないと整合性が取れなくなります。 + +例えば、これは許可されません: + +```Python +q: Annotated[str, Query(default="rick")] = "morty" +``` + +...なぜなら、デフォルト値が `"rick"` なのか `"morty"` なのかが不明確だからです。 + +そのため、（できれば）次のようにします: + +```Python +q: Annotated[str, Query()] = "rick" +``` + +...または、古いコードベースでは次のようなものが見つかるでしょう: + +```Python +q: str = Query(default="rick") +``` + +### `Annotated` の利点 { #advantages-of-annotated } + +関数パラメータのデフォルト値スタイルではなく、**`Annotated` を使うことが推奨** されます。複数の理由で **より良い** からです。 🤓 + +**関数パラメータ** の **デフォルト値** は **実際のデフォルト値** であり、Python 全般としてより直感的です。 😌 + +FastAPI なしで同じ関数を **別の場所** から **呼び出しても**、**期待どおりに動作** します。**必須** パラメータ（デフォルト値がない）があれば、**エディター** がエラーで知らせてくれますし、**Python** も必須パラメータを渡さずに実行すると文句を言います。 + +`Annotated` を使わずに **（古い）デフォルト値スタイル** を使う場合、FastAPI なしでその関数を **別の場所** で呼び出すとき、正しく動かすために関数へ引数を渡すことを **覚えておく** 必要があります。そうしないと値が期待と異なります（例えば `str` の代わりに `QueryInfo` か、それに類するものになります）。また、エディターも警告せず、Python もその関数の実行で文句を言いません。内部の処理がエラーになるときに初めて問題が出ます。 + +`Annotated` は複数のメタデータアノテーションを持てるので、Typer のような別ツールと同じ関数を使うこともできます。 🚀 + +## バリデーションをさらに追加する { #add-more-validations } パラメータ`min_length`も追加することができます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *} -## 正規表現の追加 +## 正規表現の追加 { #add-regular-expressions } -パラメータが一致するべき正規表現を定義することができます: +パラメータが一致するべき 正規表現 `pattern` を定義することができます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004.py hl[11] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *} -この特定の正規表現は受け取ったパラメータの値をチェックします: +この特定の正規表現パターンは受け取ったパラメータの値をチェックします: * `^`: は、これ以降の文字で始まり、これより以前には文字はありません。 * `fixedquery`: は、正確な`fixedquery`を持っています. * `$`: で終わる場合、`fixedquery`以降には文字はありません. -もしこれらすべての **正規表現**のアイデアについて迷っていても、心配しないでください。多くの人にとって難しい話題です。正規表現を必要としなくても、まだ、多くのことができます。 +もしこれらすべての **「正規表現」** のアイデアについて迷っていても、心配しないでください。多くの人にとって難しい話題です。正規表現を必要としなくても、まだ、多くのことができます。 -しかし、あなたがそれらを必要とし、学ぶときにはすでに、 **FastAPI**で直接それらを使用することができます。 +これで、必要になったときにはいつでも **FastAPI** で使えることが分かりました。 -## デフォルト値 +## デフォルト値 { #default-values } -第一引数に`None`を渡して、デフォルト値として使用するのと同じように、他の値を渡すこともできます。 +もちろん、`None` 以外のデフォルト値も使えます。 -クエリパラメータ`q`の`min_length`を`3`とし、デフォルト値を`fixedquery`としてみましょう: +クエリパラメータ `q` の `min_length` を `3` とし、デフォルト値を `"fixedquery"` として宣言したいとします: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_an_py39.py hl[9] *} /// note | 備考 -デフォルト値を指定すると、パラメータは任意になります。 +`None` を含む任意の型のデフォルト値があると、パラメータはオプショナル（必須ではない）になります。 /// -## 必須にする +## 必須パラメータ { #required-parameters } -これ以上、バリデーションやメタデータを宣言する必要のない場合は、デフォルト値を指定しないだけでクエリパラメータ`q`を必須にすることができます。以下のように: +これ以上、バリデーションやメタデータを宣言する必要がない場合は、デフォルト値を宣言しないだけでクエリパラメータ `q` を必須にできます。以下のように: ```Python q: str @@ -123,42 +231,42 @@ q: str 以下の代わりに: ```Python -q: Union[str, None] = None +q: str | None = None ``` -現在は以下の例のように`Query`で宣言しています: +しかし今は、例えば次のように `Query` で宣言しています: ```Python -q: Union[str, None] = Query(default=None, min_length=3) +q: Annotated[str | None, Query(min_length=3)] = None ``` -そのため、`Query`を使用して必須の値を宣言する必要がある場合は、第一引数に`...`を使用することができます: +そのため、`Query` を使いながら値を必須として宣言したい場合は、単にデフォルト値を宣言しません: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py39.py hl[9] *} -/// info | 情報 +### 必須、`None` にできる { #required-can-be-none } -これまで`...`を見たことがない方へ: これは特殊な単一値です。Pythonの一部であり、"Ellipsis"と呼ばれています。 +パラメータが `None` を受け付けるが、それでも必須である、と宣言できます。これにより、値が `None` であってもクライアントは値を送らなければならなくなります。 -/// +そのために、`None` が有効な型であることを宣言しつつ、単にデフォルト値を宣言しません: -これは **FastAPI** にこのパラメータが必須であることを知らせます。 +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *} -## クエリパラメータのリスト / 複数の値 +## クエリパラメータのリスト / 複数の値 { #query-parameter-list-multiple-values } -クエリパラメータを明示的に`Query`で宣言した場合、値のリストを受け取るように宣言したり、複数の値を受け取るように宣言したりすることもできます。 +クエリパラメータを明示的に `Query` で定義すると、値のリストを受け取るように宣言したり、言い換えると複数の値を受け取るように宣言したりすることもできます。 例えば、URL内に複数回出現するクエリパラメータ`q`を宣言するには以下のように書きます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011_an_py310.py hl[9] *} -そしてURLは以下です: +そして、次のような URL なら: ``` http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar ``` -複数の*クエリパラメータ*の値`q`（`foo`と`bar`）を*path operation関数*内で*関数パラメータ*`q`としてPythonの`list`を受け取ることになります。 +*path operation function* 内の *function parameter* `q` で、複数の `q` *query parameters'* 値（`foo` と `bar`）を Python の `list` として受け取ります。 そのため、このURLのレスポンスは以下のようになります: @@ -179,15 +287,15 @@ http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar 対話的APIドキュメントは複数の値を許可するために自動的に更新されます。 - + -### デフォルト値を持つ、クエリパラメータのリスト / 複数の値 +### デフォルト値を持つ、クエリパラメータのリスト / 複数の値 { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults } -また、値が指定されていない場合はデフォルトの`list`を定義することもできます。 +また、値が指定されていない場合はデフォルトの `list` を定義することもできます。 -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *} -以下のURLを開くと: +以下にアクセスすると: ``` http://localhost:8000/items/ @@ -204,21 +312,21 @@ http://localhost:8000/items/ } ``` -#### `list`を使う +#### `list` だけを使う { #using-just-list } -`List[str]`の代わりに直接`list`を使うこともできます: +`list[str]` の代わりに直接 `list` を使うこともできます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *} /// note | 備考 この場合、FastAPIはリストの内容をチェックしないことを覚えておいてください。 -例えば`List[int]`はリストの内容が整数であるかどうかをチェックします(そして、文書化します)。しかし`list`だけではそうしません。 +例えば`list[int]`はリストの内容が整数であるかどうかをチェックします(そして、文書化します)。しかし`list`だけではそうしません。 /// -## より多くのメタデータを宣言する +## より多くのメタデータを宣言する { #declare-more-metadata } パラメータに関する情報をさらに追加することができます。 @@ -234,13 +342,13 @@ http://localhost:8000/items/ `title`を追加できます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *} `description`を追加できます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008.py hl[13] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *} -## エイリアスパラメータ +## エイリアスパラメータ { #alias-parameters } パラメータに`item-query`を指定するとします. @@ -258,23 +366,91 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems それならば、`alias`を宣言することができます。エイリアスはパラメータの値を見つけるのに使用されます: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *} -## 非推奨パラメータ +## パラメータを非推奨にする { #deprecating-parameters } -さて、このパラメータが気に入らなくなったとしましょう +さて、このパラメータが気に入らなくなったとしましょう。 -それを使っているクライアントがいるので、しばらくは残しておく必要がありますが、ドキュメントには非推奨と明記しておきたいです。 +それを使っているクライアントがいるので、しばらくは残しておく必要がありますが、ドキュメントにはdeprecatedと明記しておきたいです。 その場合、`Query`にパラメータ`deprecated=True`を渡します: -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py hl[18] *} +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *} ドキュメントは以下のようになります: - + -## まとめ +## OpenAPI からパラメータを除外する { #exclude-parameters-from-openapi } + +生成される OpenAPI スキーマ（つまり自動ドキュメントシステム）からクエリパラメータを除外するには、`Query` のパラメータ `include_in_schema` を `False` に設定します: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *} + +## カスタムバリデーション { #custom-validation } + +上で示したパラメータではできない **カスタムバリデーション** が必要になる場合があります。 + +その場合、通常のバリデーション（例: 値が `str` であることの検証）の後に適用される **カスタムバリデータ関数** を使えます。 + +これを行うには、`Annotated` の中で Pydantic の `AfterValidator` を使います。 + +/// tip | 豆知識 + +Pydantic には `BeforeValidator` などもあります。 🤓 + +/// + +例えば、このカスタムバリデータは、ISBN の書籍番号なら item ID が `isbn-` で始まること、IMDB の movie URL ID なら `imdb-` で始まることをチェックします: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *} + +/// info | 情報 + +これは Pydantic バージョン 2 以上で利用できます。 😎 + +/// + +/// tip | 豆知識 + +データベースや別の API など、何らかの **外部コンポーネント** との通信が必要なタイプのバリデーションを行う必要がある場合は、代わりに **FastAPI Dependencies** を使うべきです。これについては後で学びます。 + +これらのカスタムバリデータは、リクエストで提供された **同じデータのみ** でチェックできるもの向けです。 + +/// + +### そのコードを理解する { #understand-that-code } + +重要なのは、**`Annotated` の中で関数と一緒に `AfterValidator` を使うこと** だけです。この部分は飛ばしても構いません。 🤸 + +--- + +ただし、この具体的なコード例が気になっていて、まだ興味が続くなら、追加の詳細を示します。 + +#### `value.startswith()` を使う文字列 { #string-with-value-startswith } + +気づきましたか？`value.startswith()` を使う文字列はタプルを受け取れ、そのタプル内の各値をチェックします: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *} + +#### ランダムなアイテム { #a-random-item } + +`data.items()` で、辞書の各アイテムのキーと値を含むタプルを持つ 反復可能オブジェクト を取得します。 + +この反復可能オブジェクトを `list(data.items())` で適切な `list` に変換します。 + +そして `random.choice()` でその `list` から **ランダムな値** を取得するので、`(id, name)` のタプルを得ます。これは `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` のようになります。 + +次に、そのタプルの **2つの値を代入** して、変数 `id` と `name` に入れます。 + +つまり、ユーザーが item ID を提供しなかった場合でも、ランダムな提案を受け取ります。 + +...これを **単一のシンプルな1行** で行っています。 🤯 Python が好きになりませんか？ 🐍 + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *} + +## まとめ { #recap } パラメータに追加のバリデーションとメタデータを宣言することができます。 @@ -285,12 +461,14 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems * `description` * `deprecated` -文字列のためのバリデーション: +文字列に固有のバリデーション: * `min_length` * `max_length` -* `regex` +* `pattern` -この例では、`str`の値のバリデーションを宣言する方法を見てきました。 +`AfterValidator` を使ったカスタムバリデーション。 + +この例では、`str` の値のバリデーションを宣言する方法を見てきました。 数値のような他の型のバリデーションを宣言する方法は次の章を参照してください。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/query-params.md b/docs/ja/docs/tutorial/query-params.md index 74e455579..41e51ed78 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/query-params.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/query-params.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# クエリパラメータ +# クエリパラメータ { #query-parameters } -パスパラメータではない関数パラメータを宣言すると、それらは自動的に "クエリ" パラメータとして解釈されます。 +パスパラメータではない関数パラメータを宣言すると、それらは自動的に「クエリ」パラメータとして解釈されます。 -{* ../../docs_src/query_params/tutorial001.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *} クエリはURL内で `?` の後に続くキーとバリューの組で、 `&` で区切られています。 @@ -24,11 +24,11 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10 パスパラメータに適用される処理と完全に同様な処理がクエリパラメータにも施されます: * エディターサポート (明らかに) -* データ「解析」 +* データ 「解析」 * データバリデーション * 自動ドキュメント生成 -## デフォルト +## デフォルト { #defaults } クエリパラメータはパスの固定部分ではないので、オプショナルとしたり、デフォルト値をもつことができます。 @@ -55,13 +55,13 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20 関数内のパラメータの値は以下の様になります: * `skip=20`: URL内にセットしたため -* `limit=10`: デフォルト値 +* `limit=10`: デフォルト値だったため -## オプショナルなパラメータ +## オプショナルなパラメータ { #optional-parameters } 同様に、デフォルト値を `None` とすることで、オプショナルなクエリパラメータを宣言できます: -{* ../../docs_src/query_params/tutorial002.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *} この場合、関数パラメータ `q` はオプショナルとなり、デフォルトでは `None` になります。 @@ -71,11 +71,11 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20 /// -## クエリパラメータの型変換 +## クエリパラメータの型変換 { #query-parameter-type-conversion } -`bool` 型も宣言できます。これは以下の様に変換されます: +`bool` 型も宣言でき、変換されます: -{* ../../docs_src/query_params/tutorial003.py hl[9] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *} この場合、以下にアクセスすると: @@ -109,27 +109,28 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes もしくは、他の大文字小文字のバリエーション (アッパーケース、最初の文字だけアッパーケース、など)で、関数は `short` パラメータを `True` な `bool` 値として扱います。それ以外は `False` になります。 -## 複数のパスパラメータとクエリパラメータ -複数のパスパラメータとクエリパラメータを同時に宣言できます。**FastAPI**は互いを区別できます。 +## 複数のパスパラメータとクエリパラメータ { #multiple-path-and-query-parameters } + +複数のパスパラメータとクエリパラメータを同時に宣言できます。**FastAPI**はどれがどれかを把握しています。 そして特定の順序で宣言しなくてもよいです。 名前で判別されます: -{* ../../docs_src/query_params/tutorial004.py hl[8,10] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *} -## 必須のクエリパラメータ +## 必須のクエリパラメータ { #required-query-parameters } -パスパラメータ以外のパラメータ (今のところ、クエリパラメータのみ説明しました) のデフォルト値を宣言した場合、そのパラメータは必須ではなくなります。 +パスパラメータ以外のパラメータ (今のところ、クエリパラメータのみ見てきました) のデフォルト値を宣言した場合、そのパラメータは必須ではなくなります。 特定の値を与えずにただオプショナルにしたい場合はデフォルト値を `None` にして下さい。 しかしクエリパラメータを必須にしたい場合は、ただデフォルト値を宣言しなければよいです: -{* ../../docs_src/query_params/tutorial005.py hl[6:7] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py39.py hl[6:7] *} -ここで、クエリパラメータ `needy` は `str` 型の必須のクエリパラメータです +ここで、クエリパラメータ `needy` は `str` 型の必須のクエリパラメータです。 以下のURLをブラウザで開くと: @@ -141,16 +142,17 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo-item ```JSON { - "detail": [ - { - "loc": [ - "query", - "needy" - ], - "msg": "field required", - "type": "value_error.missing" - } - ] + "detail": [ + { + "type": "missing", + "loc": [ + "query", + "needy" + ], + "msg": "Field required", + "input": null + } + ] } ``` @@ -169,9 +171,9 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy } ``` -そして当然、あるパラメータを必須に、別のパラメータにデフォルト値を設定し、また別のパラメータをオプショナルにできます: +そして当然、あるパラメータを必須に、あるパラメータにデフォルト値を設定し、またあるパラメータを完全にオプショナルにできます: -{* ../../docs_src/query_params/tutorial006.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *} この場合、3つのクエリパラメータがあります。: @@ -181,6 +183,6 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy /// tip | 豆知識 -[パスパラメータ](path-params.md#_8){.internal-link target=_blank}と同様に `Enum` を使用できます。 +[パスパラメータ](path-params.md#predefined-values){.internal-link target=_blank}と同様に `Enum` を使用できます。 /// diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/request-forms-and-files.md b/docs/ja/docs/tutorial/request-forms-and-files.md index 110e3106a..09e1277c8 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/request-forms-and-files.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/request-forms-and-files.md @@ -1,24 +1,28 @@ -# リクエストフォームとファイル +# リクエストフォームとファイル { #request-forms-and-files } `File`と`Form`を同時に使うことでファイルとフォームフィールドを定義することができます。 /// info | 情報 -アップロードされたファイルやフォームデータを受信するには、まず`python-multipart`をインストールします。 +アップロードされたファイルやフォームデータを受信するには、まず`python-multipart`をインストールします。 -例えば、`pip install python-multipart`のように。 +[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成し、それを有効化してから、例えば次のようにインストールしてください: + +```console +$ pip install python-multipart +``` /// -## `File`と`Form`のインポート +## `File`と`Form`のインポート { #import-file-and-form } -{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[3] *} -## `File`と`Form`のパラメータの定義 +## `File`と`Form`のパラメータの定義 { #define-file-and-form-parameters } ファイルやフォームのパラメータは`Body`や`Query`の場合と同じように作成します: -{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py hl[8] *} +{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[10:12] *} ファイルとフォームフィールドがフォームデータとしてアップロードされ、ファイルとフォームフィールドを受け取ります。 @@ -32,6 +36,6 @@ /// -## まとめ +## まとめ { #recap } 同じリクエストでデータやファイルを受け取る必要がある場合は、`File` と`Form`を一緒に使用します。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/request-forms.md b/docs/ja/docs/tutorial/request-forms.md index eca2cd6dc..1bdc28670 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/request-forms.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/request-forms.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# フォームデータ +# フォームデータ { #form-data } JSONの代わりにフィールドを受け取る場合は、`Form`を使用します。 @@ -6,27 +6,31 @@ JSONの代わりにフィールドを受け取る場合は、`Form`を使用し フォームを使うためには、まず`python-multipart`をインストールします。 -たとえば、`pip install python-multipart`のように。 +必ず[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成して有効化してから、例えば次のようにインストールしてください: + +```console +$ pip install python-multipart +``` /// -## `Form`のインポート +## `Form`のインポート { #import-form } `fastapi`から`Form`をインポートします: -{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001.py hl[1] *} +{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py39.py hl[3] *} -## `Form`のパラメータの定義 +## `Form`のパラメータの定義 { #define-form-parameters } `Body`や`Query`の場合と同じようにフォームパラメータを作成します: -{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001.py hl[7] *} +{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py39.py hl[9] *} 例えば、OAuth2仕様が使用できる方法の１つ（「パスワードフロー」と呼ばれる）では、フォームフィールドとして`username`と`password`を送信する必要があります。 -仕様では、フィールドの名前が`username`と`password`であることと、JSONではなくフォームフィールドとして送信されることを要求しています。 +specでは、フィールドの名前が`username`と`password`であることと、JSONではなくフォームフィールドとして送信されることを要求しています。 -`Form`では`Body`（および`Query`や`Path`、`Cookie`）と同じメタデータとバリデーションを宣言することができます。 +`Form`では`Body`（および`Query`や`Path`、`Cookie`）と同じ設定を宣言することができます。これには、バリデーション、例、エイリアス（例えば`username`の代わりに`user-name`）などが含まれます。 /// info | 情報 @@ -40,7 +44,7 @@ JSONの代わりにフィールドを受け取る場合は、`Form`を使用し /// -## 「フォームフィールド」について +## 「フォームフィールド」について { #about-form-fields } HTMLフォーム（`
`）がサーバにデータを送信する方法は、通常、そのデータに「特別な」エンコーディングを使用していますが、これはJSONとは異なります。 @@ -64,6 +68,6 @@ HTMLフォーム（`
`）がサーバにデータを送信する方 /// -## まとめ +## まとめ { #recap } フォームデータの入力パラメータを宣言するには、`Form`を使用する。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md b/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md index b8464a4c7..258eac8e6 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md @@ -1,6 +1,35 @@ -# レスポンスモデル +# レスポンスモデル - 戻り値の型 { #response-model-return-type } -*path operations* のいずれにおいても、`response_model`パラメータを使用して、レスポンスのモデルを宣言することができます: +*path operation 関数*の**戻り値の型**にアノテーションを付けることで、レスポンスに使用される型を宣言できます。 + +関数**パラメータ**の入力データと同じように **型アノテーション** を使用できます。Pydanticモデル、リスト、辞書、整数や真偽値などのスカラー値を使用できます。 + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *} + +FastAPIはこの戻り値の型を使って以下を行います: + +* 返却データを**検証**します。 + * データが不正（例: フィールドが欠けている）であれば、それは*あなた*のアプリコードが壊れていて、返すべきものを返していないことを意味し、不正なデータを返す代わりにサーバーエラーを返します。これにより、あなたとクライアントは、期待されるデータとデータ形状を受け取れることを確実にできます。 +* OpenAPIの *path operation* に、レスポンス用の **JSON Schema** を追加します。 + * これは**自動ドキュメント**で使用されます。 + * 自動クライアントコード生成ツールでも使用されます。 + +しかし、最も重要なのは: + +* 戻り値の型で定義された内容に合わせて、出力データを**制限しフィルタリング**します。 + * これは**セキュリティ**の観点で特に重要です。以下で詳しく見ていきます。 + +## `response_model`パラメータ { #response-model-parameter } + +型が宣言している内容とまったく同じではないデータを返す必要がある、またはそうしたいケースがあります。 + +例えば、**辞書を返す**、またはデータベースオブジェクトを返したいが、**Pydanticモデルとして宣言**したい場合があります。こうすることで、Pydanticモデルが返したオブジェクト（例: 辞書やデータベースオブジェクト）のドキュメント化、バリデーションなどをすべて行ってくれます。 + +戻り値の型アノテーションを追加すると、ツールやエディタが（正しく）エラーとして、関数が宣言した型（例: Pydanticモデル）とは異なる型（例: dict）を返していると警告します。 + +そのような場合、戻り値の型の代わりに、*path operation デコレータ*のパラメータ `response_model` を使用できます。 + +`response_model`パラメータは、いずれの *path operation* でも使用できます: * `@app.get()` * `@app.post()` @@ -8,104 +37,211 @@ * `@app.delete()` * など。 -{* ../../docs_src/response_model/tutorial001.py hl[17] *} +{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_py310.py hl[17,22,24:27] *} /// note | 備考 -`response_model`は「デコレータ」メソッド（`get`、`post`など）のパラメータであることに注意してください。すべてのパラメータやボディのように、*path operation関数* のパラメータではありません。 +`response_model`は「デコレータ」メソッド（`get`、`post`など）のパラメータであることに注意してください。すべてのパラメータやボディのように、*path operation 関数* のパラメータではありません。 /// -Pydanticモデルの属性に対して宣言するのと同じ型を受け取るので、Pydanticモデルになることもできますが、例えば、`List[Item]`のようなPydanticモデルの`list`になることもできます。 +`response_model`は、Pydanticモデルのフィールドで宣言するのと同じ型を受け取ります。そのため、Pydanticモデルにもできますし、例えば `List[Item]` のように、Pydanticモデルの `list` にもできます。 -FastAPIは`response_model`を使って以下のことをします: +FastAPIはこの `response_model` を使って、データのドキュメント化や検証などを行い、さらに出力データを型宣言に合わせて**変換・フィルタリング**します。 -* 出力データを型宣言に変換します。 -* データを検証します。 -* OpenAPIの *path operation* で、レスポンス用のJSON Schemaを追加します。 -* 自動ドキュメントシステムで使用されます。 +/// tip | 豆知識 -しかし、最も重要なのは: +エディタやmypyなどで厳密な型チェックをしている場合、関数の戻り値の型を `Any` として宣言できます。 -* 出力データをモデルのデータに限定します。これがどのように重要なのか以下で見ていきましょう。 - -/// note | 技術詳細 - -レスポンスモデルは、関数の戻り値のアノテーションではなく、このパラメータで宣言されています。なぜなら、パス関数は実際にはそのレスポンスモデルを返すのではなく、`dict`やデータベースオブジェクト、あるいは他のモデルを返し、`response_model`を使用してフィールドの制限やシリアライズを行うからです。 +そうすると、意図的に何でも返していることをエディタに伝えられます。それでもFastAPIは `response_model` を使って、データのドキュメント化、検証、フィルタリングなどを行います。 /// -## 同じ入力データの返却 +### `response_model`の優先順位 { #response-model-priority } -ここでは`UserIn`モデルを宣言しています。それには平文のパスワードが含まれています: +戻り値の型と `response_model` の両方を宣言した場合、`response_model` が優先され、FastAPIで使用されます。 -{* ../../docs_src/response_model/tutorial002.py hl[9,11] *} +これにより、レスポンスモデルとは異なる型を返している場合でも、エディタやmypyなどのツールで使用するために関数へ正しい型アノテーションを追加できます。それでもFastAPIは `response_model` を使用してデータの検証やドキュメント化などを実行できます。 + +また `response_model=None` を使用して、その*path operation*のレスポンスモデル生成を無効化することもできます。これは、Pydanticのフィールドとして有効ではないものに対して型アノテーションを追加する場合に必要になることがあります。以下のセクションのいずれかで例を示します。 + +## 同じ入力データの返却 { #return-the-same-input-data } + +ここでは `UserIn` モデルを宣言しています。これには平文のパスワードが含まれます: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[7,9] *} + +/// info | 情報 + +`EmailStr` を使用するには、最初に `email-validator` をインストールしてください。 + +[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成して有効化してから、例えば次のようにインストールしてください: + +```console +$ pip install email-validator +``` + +または次のようにします: + +```console +$ pip install "pydantic[email]" +``` + +/// そして、このモデルを使用して入力を宣言し、同じモデルを使って出力を宣言しています: -{* ../../docs_src/response_model/tutorial002.py hl[17,18] *} +{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *} これで、ブラウザがパスワードを使ってユーザーを作成する際に、APIがレスポンスで同じパスワードを返すようになりました。 -この場合、ユーザー自身がパスワードを送信しているので問題ないかもしれません。 +この場合、同じユーザーがパスワードを送信しているので問題ないかもしれません。 -しかし、同じモデルを別の*path operation*に使用すると、すべてのクライアントにユーザーのパスワードを送信してしまうことになります。 +しかし、同じモデルを別の*path operation*に使用すると、すべてのクライアントにユーザーのパスワードを送信してしまう可能性があります。 -/// danger | 危険 +/// danger | 警告 -ユーザーの平文のパスワードを保存したり、レスポンスで送信したりすることは絶対にしないでください。 +すべての注意点を理解していて、自分が何をしているか分かっている場合を除き、ユーザーの平文のパスワードを保存したり、このようにレスポンスで送信したりしないでください。 /// -## 出力モデルの追加 +## 出力モデルの追加 { #add-an-output-model } -代わりに、平文のパスワードを持つ入力モデルと、パスワードを持たない出力モデルを作成することができます: +代わりに、平文のパスワードを持つ入力モデルと、パスワードを持たない出力モデルを作成できます: -{* ../../docs_src/response_model/tutorial003.py hl[9,11,16] *} +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *} -ここでは、*path operation関数*がパスワードを含む同じ入力ユーザーを返しているにもかかわらず: +ここでは、*path operation 関数*がパスワードを含む同じ入力ユーザーを返しているにもかかわらず: -{* ../../docs_src/response_model/tutorial003.py hl[24] *} +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *} -...`response_model`を`UserOut`と宣言したことで、パスワードが含まれていません: +...`response_model`を、パスワードを含まない `UserOut` モデルとして宣言しました: -{* ../../docs_src/response_model/tutorial003.py hl[22] *} +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *} -そのため、**FastAPI** は出力モデルで宣言されていない全てのデータをフィルタリングしてくれます（Pydanticを使用）。 +そのため、**FastAPI** は出力モデルで宣言されていないすべてのデータをフィルタリングしてくれます（Pydanticを使用）。 -## ドキュメントを見る +### `response_model`または戻り値の型 { #response-model-or-return-type } -自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます。 +このケースでは2つのモデルが異なるため、関数の戻り値の型を `UserOut` としてアノテーションすると、エディタやツールは、異なるクラスなので不正な型を返していると警告します。 - +そのため、この例では `response_model` パラメータで宣言する必要があります。 -そして、両方のモデルは、対話型のAPIドキュメントに使用されます: +...しかし、これを解決する方法を以下で確認しましょう。 - +## 戻り値の型とデータフィルタリング { #return-type-and-data-filtering } -## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ +前の例から続けます。**関数に1つの型をアノテーション**したい一方で、関数からは実際には**より多くのデータ**を含むものを返せるようにしたいとします。 -レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます: +FastAPIにはレスポンスモデルを使用してデータを**フィルタリング**し続けてほしいです。つまり、関数がより多くのデータを返しても、レスポンスにはレスポンスモデルで宣言されたフィールドのみが含まれます。 -{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13,14] *} +前の例ではクラスが異なるため `response_model` パラメータを使う必要がありました。しかしそれは、エディタやツールによる関数の戻り値の型チェックのサポートを受けられないことも意味します。 -* `description: str = None`は`None`がデフォルト値です。 -* `tax: float = 10.5`は`10.5`がデフォルト値です。 -* `tags: List[str] = []` は空のリスト（`[]`）がデフォルト値です。 +しかし、このようなことが必要になる多くのケースでは、この例のようにモデルでデータの一部を**フィルタ/削除**したいだけです。 -しかし、実際に保存されていない場合には結果からそれらを省略した方が良いかもしれません。 +そのような場合、クラスと継承を利用して関数の**型アノテーション**を活用し、エディタやツールのサポートを改善しつつ、FastAPIの**データフィルタリング**も得られます。 + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *} + +これにより、このコードは型として正しいためエディタやmypyからのツール支援を得られますし、FastAPIによるデータフィルタリングも得られます。 + +これはどのように動作するのでしょうか？確認してみましょう。🤓 + +### 型アノテーションとツール支援 { #type-annotations-and-tooling } + +まず、エディタ、mypy、その他のツールがこれをどう見るかを見てみます。 + +`BaseUser` には基本フィールドがあります。次に `UserIn` が `BaseUser` を継承して `password` フィールドを追加するため、両方のモデルのフィールドがすべて含まれます。 + +関数の戻り値の型を `BaseUser` としてアノテーションしますが、実際には `UserIn` インスタンスを返しています。 + +エディタやmypyなどのツールはこれに文句を言いません。typingの観点では、`UserIn` は `BaseUser` のサブクラスであり、期待されるものが `BaseUser` であれば `UserIn` は*有効*な型だからです。 + +### FastAPIのデータフィルタリング { #fastapi-data-filtering } + +一方FastAPIでは、戻り値の型を見て、返す内容にその型で宣言されたフィールド**だけ**が含まれることを確認します。 + +FastAPIは、返却データのフィルタリングにクラス継承の同じルールが使われてしまわないようにするため、内部でPydanticを使っていくつかの処理を行っています。そうでないと、期待以上に多くのデータを返してしまう可能性があります。 + +この方法で、**ツール支援**付きの型アノテーションと**データフィルタリング**の両方という、いいとこ取りができます。 + +## ドキュメントを見る { #see-it-in-the-docs } + +自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます: + + + +そして、両方のモデルは対話型のAPIドキュメントに使用されます: + + + +## その他の戻り値の型アノテーション { #other-return-type-annotations } + +Pydanticフィールドとして有効ではないものを返し、ツール（エディタやmypyなど）が提供するサポートを得るためだけに、関数でそれをアノテーションするケースがあるかもしれません。 + +### レスポンスを直接返す { #return-a-response-directly } + +最も一般的なケースは、[高度なドキュメントで後述する「Responseを直接返す」](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}場合です。 + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py39.py hl[8,10:11] *} + +このシンプルなケースは、戻り値の型アノテーションが `Response` のクラス（またはサブクラス）であるため、FastAPIが自動的に処理します。 + +また `RedirectResponse` と `JSONResponse` の両方は `Response` のサブクラスなので、ツールも型アノテーションが正しいとして問題にしません。 + +### `Response`のサブクラスをアノテーションする { #annotate-a-response-subclass } + +型アノテーションで `Response` のサブクラスを使うこともできます: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py39.py hl[8:9] *} + +これは `RedirectResponse` が `Response` のサブクラスであり、FastAPIがこのシンプルなケースを自動処理するため、同様に動作します。 + +### 無効な戻り値の型アノテーション { #invalid-return-type-annotations } + +しかし、Pydantic型として有効ではない別の任意のオブジェクト（例: データベースオブジェクト）を返し、関数でそのようにアノテーションすると、FastAPIはその型アノテーションからPydanticレスポンスモデルを作成しようとして失敗します。 + +同様に、unionのように、複数の型のうち1つ以上がPydantic型として有効でないものを含む場合も起こります。例えば次は失敗します 💥: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *} + +...これは、型アノテーションがPydantic型ではなく、単一の `Response` クラス（またはサブクラス）でもないために失敗します。`Response` と `dict` の間のunion（どちらか）になっているからです。 + +### レスポンスモデルを無効化する { #disable-response-model } + +上の例を続けると、FastAPIが実行するデフォルトのデータ検証、ドキュメント化、フィルタリングなどを行いたくないこともあるでしょう。 + +しかし、エディタや型チェッカー（例: mypy）などのツール支援を得るために、関数の戻り値の型アノテーションは残したいかもしれません。 + +その場合、`response_model=None` を設定することでレスポンスモデルの生成を無効にできます: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *} + +これによりFastAPIはレスポンスモデル生成をスキップし、FastAPIアプリケーションに影響させずに必要な戻り値の型アノテーションを付けられます。🤓 + +## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ { #response-model-encoding-parameters } + +レスポンスモデルには次のようにデフォルト値を設定できます: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *} + +* `description: Union[str, None] = None`（またはPython 3.10では `str | None = None`）はデフォルトが `None` です。 +* `tax: float = 10.5` はデフォルトが `10.5` です。 +* `tags: List[str] = []` はデフォルトが空のリスト `[]` です。 + +ただし、それらが実際には保存されていない場合、結果から省略したいことがあります。 例えば、NoSQLデータベースに多くのオプション属性を持つモデルがあるが、デフォルト値でいっぱいの非常に長いJSONレスポンスを送信したくない場合です。 -### `response_model_exclude_unset`パラメータの使用 +### `response_model_exclude_unset`パラメータの使用 { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter } -*path operation デコレータ*に`response_model_exclude_unset=True`パラメータを設定することができます: +*path operation デコレータ*のパラメータ `response_model_exclude_unset=True` を設定できます: -{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[24] *} +{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *} -そして、これらのデフォルト値はレスポンスに含まれず、実際に設定された値のみが含まれます。 +そうすると、デフォルト値はレスポンスに含まれず、実際に設定された値のみが含まれます。 -そのため、*path operation*にID`foo`が設定されたitemのリクエストを送ると、レスポンスは以下のようになります（デフォルト値を含まない）: +そのため、ID `foo` のitemに対してその *path operation* へリクエストを送ると、レスポンスは以下のようになります（デフォルト値を含まない）: ```JSON { @@ -116,26 +252,20 @@ FastAPIは`response_model`を使って以下のことをします: /// info | 情報 -FastAPIはこれをするために、Pydanticモデルの`.dict()`をその`exclude_unset`パラメータで使用しています。 - -/// - -/// info | 情報 - -以下も使用することができます: +以下も使用できます: * `response_model_exclude_defaults=True` * `response_model_exclude_none=True` -`exclude_defaults`と`exclude_none`については、Pydanticのドキュメントで説明されている通りです。 +`exclude_defaults` と `exclude_none` については、Pydanticのドキュメントで説明されている通りです。 /// -#### デフォルト値を持つフィールドの値を持つデータ +#### デフォルト値を持つフィールドに値があるデータ { #data-with-values-for-fields-with-defaults } -しかし、ID`bar`のitemのように、デフォルト値が設定されているモデルのフィールドに値が設定されている場合: +しかし、ID `bar` のitemのように、デフォルト値が設定されているモデルのフィールドに値が設定されている場合: -```Python hl_lines="3 5" +```Python hl_lines="3 5" { "name": "Bar", "description": "The bartenders", @@ -146,11 +276,11 @@ FastAPIはこれをするために、Pydanticモデルの`.dict()`を + /// note | 備考 @@ -39,7 +39,7 @@ FastAPIはこれを知っていて、レスポンスボディがないというO /// -## HTTPステータスコードについて +## HTTPステータスコードについて { #about-http-status-codes } /// note | 備考 @@ -47,34 +47,34 @@ FastAPIはこれを知っていて、レスポンスボディがないというO /// -HTTPでは、レスポンスの一部として３桁の数字のステータスコードを送信します。 +HTTPでは、レスポンスの一部として3桁の数字のステータスコードを送信します。 これらのステータスコードは、それらを認識するために関連付けられた名前を持っていますが、重要な部分は番号です。 つまり: -* `100`以上は「情報」のためのものです。。直接使うことはほとんどありません。これらのステータスコードを持つレスポンスはボディを持つことができません。 -* **`200`** 以上は「成功」のレスポンスのためのものです。これらは最も利用するであろうものです。 +* `100 - 199` は「情報」のためのものです。直接使うことはほとんどありません。これらのステータスコードを持つレスポンスはボディを持つことができません。 +* **`200 - 299`** は「成功」のレスポンスのためのものです。これらは最も利用するであろうものです。 * `200`はデフォルトのステータスコードで、すべてが「OK」であったことを意味します。 * 別の例としては、`201`（Created）があります。これはデータベースに新しいレコードを作成した後によく使用されます。 - * 特殊なケースとして、`204`（No Content）があります。このレスポンスはクライアントに返すコンテンツがない場合に使用されます。そしてこのレスポンスはボディを持つことはできません。 -* **`300`** 以上は「リダイレクト」のためのものです。これらのステータスコードを持つレスポンスは`304`（Not Modified）を除き、ボディを持つことも持たないこともできます。 -* **`400`** 以上は「クライアントエラー」のレスポンスのためのものです。これらは、おそらく最も多用するであろう２番目のタイプです。 + * 特殊なケースとして、`204`（No Content）があります。このレスポンスはクライアントに返すコンテンツがない場合に使用されるため、レスポンスはボディを持ってはいけません。 +* **`300 - 399`** は「リダイレクト」のためのものです。これらのステータスコードを持つレスポンスは`304`（Not Modified）を除き、ボディを持つことも持たないこともできます。`304`はボディを持ってはいけません。 +* **`400 - 499`** は「クライアントエラー」のレスポンスのためのものです。これらは、おそらく最も多用するであろう2番目のタイプです。 * 例えば、`404`は「Not Found」レスポンスです。 * クライアントからの一般的なエラーについては、`400`を使用することができます。 -* `500`以上はサーバーエラーのためのものです。これらを直接使うことはほとんどありません。アプリケーションコードやサーバーのどこかで何か問題が発生した場合、これらのステータスコードのいずれかが自動的に返されます。 +* `500 - 599` はサーバーエラーのためのものです。これらを直接使うことはほとんどありません。アプリケーションコードやサーバーのどこかで何か問題が発生した場合、これらのステータスコードのいずれかが自動的に返されます。 /// tip | 豆知識 -それぞれのステータスコードとどのコードが何のためのコードなのかについて詳細はMDN HTTP レスポンスステータスコードについてのドキュメントを参照してください。 +それぞれのステータスコードとどのコードが何のためのコードなのかについて詳細はMDN documentation about HTTP status codesを参照してください。 /// -## 名前を覚えるための近道 +## 名前を覚えるための近道 { #shortcut-to-remember-the-names } 先ほどの例をもう一度見てみましょう: -{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py39.py hl[6] *} `201`は「作成完了」のためのステータスコードです。 @@ -82,11 +82,11 @@ HTTPでは、レスポンスの一部として３桁の数字のステータス `fastapi.status`の便利な変数を利用することができます。 -{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002.py hl[1,6] *} +{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *} -それらは便利です。それらは同じ番号を保持しており、その方法ではエディタの自動補完を使用してそれらを見つけることができます。 +それらは単なる便利なものであり、同じ番号を保持しています。しかし、その方法ではエディタの自動補完を使用してそれらを見つけることができます。 - + /// note | 技術詳細 @@ -96,6 +96,6 @@ HTTPでは、レスポンスの一部として３桁の数字のステータス /// -## デフォルトの変更 +## デフォルトの変更 { #changing-the-default } 後に、[高度なユーザーガイド](../advanced/response-change-status-code.md){.internal-link target=_blank}で、ここで宣言しているデフォルトとは異なるステータスコードを返す方法を見ていきます。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md index 1834e67b2..e526685c2 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md @@ -1,55 +1,202 @@ -# スキーマの追加 - 例 +# リクエストのExampleデータの宣言 { #declare-request-example-data } -JSON Schemaに追加する情報を定義することができます。 +アプリが受け取れるデータの例を宣言できます。 -一般的なユースケースはこのドキュメントで示されているように`example`を追加することです。 +ここでは、それを行ういくつかの方法を紹介します。 -JSON Schemaの追加情報を宣言する方法はいくつかあります。 +## Pydanticモデルでの追加JSON Schemaデータ { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models } -## Pydanticの`schema_extra` +生成されるJSON Schemaに追加されるPydanticモデルの`examples`を宣言できます。 -Pydanticのドキュメント: スキーマのカスタマイズで説明されているように、`Config`と`schema_extra`を使ってPydanticモデルの例を宣言することができます: +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *} -{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15,16,17,18,19,20,21,22,23] *} +その追加情報は、そのモデルの出力**JSON Schema**にそのまま追加され、APIドキュメントで使用されます。 -その追加情報はそのまま出力され、JSON Schemaに追加されます。 +Pydanticのドキュメント: Configurationで説明されているように、`dict`を受け取る属性`model_config`を使用できます。 -## `Field`の追加引数 +生成されるJSON Schemaに表示したい追加データ（`examples`を含む）を含む`dict`を使って、`"json_schema_extra"`を設定できます。 -後述する`Field`、`Path`、`Query`、`Body`などでは、任意の引数を関数に渡すことでJSON Schemaの追加情報を宣言することもできます: +/// tip | 豆知識 -{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002.py hl[4,10,11,12,13] *} +同じ手法を使ってJSON Schemaを拡張し、独自のカスタム追加情報を追加できます。 -/// warning | 注意 - -これらの追加引数が渡されても、文書化のためのバリデーションは追加されず、注釈だけが追加されることを覚えておいてください。 +例えば、フロントエンドのユーザーインターフェースのためのメタデータを追加する、などに使えます。 /// -## `Body`の追加引数 +/// info | 情報 -追加情報を`Field`に渡すのと同じように、`Path`、`Query`、`Body`などでも同じことができます。 +OpenAPI 3.1.0（FastAPI 0.99.0以降で使用）では、**JSON Schema**標準の一部である`examples`がサポートされました。 -例えば、`Body`にボディリクエストの`example`を渡すことができます: +それ以前は、単一の例を持つキーワード`example`のみがサポートされていました。これはOpenAPI 3.1.0でも引き続きサポートされていますが、非推奨であり、JSON Schema標準の一部ではありません。そのため、`example`から`examples`への移行が推奨されます。🤓 -{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003.py hl[21,22,23,24,25,26] *} +詳細はこのページの最後で読めます。 -## ドキュメントのUIの例 +/// + +## `Field`の追加引数 { #field-additional-arguments } + +Pydanticモデルで`Field()`を使う場合、追加の`examples`も宣言できます: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *} + +## JSON Schema内の`examples` - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi } + +以下のいずれかを使用する場合: + +* `Path()` +* `Query()` +* `Header()` +* `Cookie()` +* `Body()` +* `Form()` +* `File()` + +追加情報を含む`examples`のグループを宣言でき、それらは**OpenAPI**内のそれぞれの**JSON Schemas**に追加されます。 + +### `examples`を使う`Body` { #body-with-examples } + +ここでは、`Body()`で期待されるデータの例を1つ含む`examples`を渡します: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *} + +### ドキュメントUIでの例 { #example-in-the-docs-ui } 上記のいずれの方法でも、`/docs`の中では以下のようになります: - + -## 技術詳細 +### 複数の`examples`を使う`Body` { #body-with-multiple-examples } -`example` と `examples`について... +もちろん、複数の`examples`を渡すこともできます: -JSON Schemaの最新バージョンでは`examples`というフィールドを定義していますが、OpenAPIは`examples`を持たない古いバージョンのJSON Schemaをベースにしています。 +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *} -そのため、OpenAPIでは同じ目的のために`example`を独自に定義しており（`examples`ではなく`example`として）、それがdocs UI（Swagger UIを使用）で使用されています。 +この場合、examplesはそのボディデータの内部**JSON Schema**の一部になります。 -つまり、`example`はJSON Schemaの一部ではありませんが、OpenAPIの一部であり、それがdocs UIで使用されることになります。 +それでも、執筆時点では、ドキュメントUIの表示を担当するツールであるSwagger UIは、**JSON Schema**内のデータに対して複数の例を表示することをサポートしていません。しかし、回避策については以下を読んでください。 -## その他の情報 +### OpenAPI固有の`examples` { #openapi-specific-examples } -同じように、フロントエンドのユーザーインターフェースなどをカスタマイズするために、各モデルのJSON Schemaに追加される独自の追加情報を追加することができます。 +**JSON Schema**が`examples`をサポートする前から、OpenAPIは同じく`examples`という別のフィールドをサポートしていました。 + +この**OpenAPI固有**の`examples`は、OpenAPI仕様の別のセクションに入ります。各JSON Schemaの中ではなく、**各*path operation*の詳細**に入ります。 + +そしてSwagger UIは、この特定の`examples`フィールドを以前からサポートしています。そのため、これを使って**ドキュメントUIに異なる例を表示**できます。 + +このOpenAPI固有フィールド`examples`の形は**複数の例**（`list`ではなく）を持つ`dict`であり、それぞれに追加情報が含まれ、その追加情報は**OpenAPI**にも追加されます。 + +これはOpenAPIに含まれる各JSON Schemaの中には入らず、外側の、*path operation*に直接入ります。 + +### `openapi_examples`パラメータの使用 { #using-the-openapi-examples-parameter } + +FastAPIでは、以下に対してパラメータ`openapi_examples`を使って、OpenAPI固有の`examples`を宣言できます: + +* `Path()` +* `Query()` +* `Header()` +* `Cookie()` +* `Body()` +* `Form()` +* `File()` + +`dict`のキーは各例を識別し、各値は別の`dict`です。 + +`examples`内の各特定の例`dict`には、次の内容を含められます: + +* `summary`: 例の短い説明。 +* `description`: Markdownテキストを含められる長い説明。 +* `value`: 実際に表示される例（例: `dict`）。 +* `externalValue`: `value`の代替で、例を指すURLです。ただし、`value`ほど多くのツールでサポートされていない可能性があります。 + +次のように使えます: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *} + +### ドキュメントUIのOpenAPI Examples { #openapi-examples-in-the-docs-ui } + +`Body()`に`openapi_examples`を追加すると、`/docs`は次のようになります: + + + +## 技術詳細 { #technical-details } + +/// tip | 豆知識 + +すでに**FastAPI**バージョン**0.99.0以上**を使用している場合、おそらくこれらの詳細は**スキップ**できます。 + +これらは、OpenAPI 3.1.0が利用可能になる前の古いバージョンにより関連します。 + +これは簡単なOpenAPIとJSON Schemaの**歴史の授業**だと考えられます。🤓 + +/// + +/// warning | 注意 + +ここでは、標準である**JSON Schema**と**OpenAPI**についての非常に技術的な詳細を扱います。 + +上のアイデアがすでにうまく動いているなら、それで十分かもしれませんし、おそらくこの詳細は不要です。気軽にスキップしてください。 + +/// + +OpenAPI 3.1.0より前は、OpenAPIは古く改変されたバージョンの**JSON Schema**を使用していました。 + +JSON Schemaには`examples`がなかったため、OpenAPIは自身が改変したバージョンに独自の`example`フィールドを追加しました。 + +OpenAPIは、仕様の他の部分にも`example`と`examples`フィールドを追加しました: + +* `Parameter Object`（仕様内）。FastAPIの以下で使用されました: + * `Path()` + * `Query()` + * `Header()` + * `Cookie()` +* `Request Body Object`。仕様内の`Media Type Object`の`content`フィールド（仕様内）。FastAPIの以下で使用されました: + * `Body()` + * `File()` + * `Form()` + +/// info | 情報 + +この古いOpenAPI固有の`examples`パラメータは、FastAPI `0.103.0`以降は`openapi_examples`になりました。 + +/// + +### JSON Schemaの`examples`フィールド { #json-schemas-examples-field } + +しかしその後、JSON Schemaは新しいバージョンの仕様に`examples`フィールドを追加しました。 + +そして、新しいOpenAPI 3.1.0は、この新しいフィールド`examples`を含む最新バージョン（JSON Schema 2020-12）に基づくようになりました。 + +そして現在、この新しい`examples`フィールドは、古い単一（かつカスタム）の`example`フィールドより優先され、`example`は現在非推奨です。 + +JSON Schemaのこの新しい`examples`フィールドは、OpenAPIの他の場所（上で説明）にあるような追加メタデータを持つdictではなく、**単なる例の`list`**です。 + +/// info | 情報 + +OpenAPI 3.1.0がこのJSON Schemaとの新しいよりシンプルな統合とともにリリースされた後も、しばらくの間、自動ドキュメントを提供するツールであるSwagger UIはOpenAPI 3.1.0をサポートしていませんでした（バージョン5.0.0からサポートされています🎉）。 + +そのため、FastAPI 0.99.0より前のバージョンは、OpenAPI 3.1.0より低いバージョンのOpenAPIをまだ使用していました。 + +/// + +### PydanticとFastAPIの`examples` { #pydantic-and-fastapi-examples } + +Pydanticモデル内で、`schema_extra`または`Field(examples=["something"])`を使って`examples`を追加すると、その例はそのPydanticモデルの**JSON Schema**に追加されます。 + +そしてそのPydanticモデルの**JSON Schema**はAPIの**OpenAPI**に含まれ、ドキュメントUIで使用されます。 + +FastAPI 0.99.0より前のバージョン（0.99.0以上は新しいOpenAPI 3.1.0を使用）では、他のユーティリティ（`Query()`、`Body()`など）で`example`または`examples`を使っても、それらの例はそのデータを説明するJSON Schema（OpenAPI独自版のJSON Schemaでさえ）には追加されず、OpenAPI内の*path operation*宣言に直接追加されていました（JSON Schemaを使用するOpenAPIの部分の外側）。 + +しかし、FastAPI 0.99.0以上ではOpenAPI 3.1.0を使用し、それはJSON Schema 2020-12とSwagger UI 5.0.0以上を使うため、すべてがより一貫し、例はJSON Schemaに含まれます。 + +### Swagger UIとOpenAPI固有の`examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples } + +Swagger UIは複数のJSON Schema examplesをサポートしていなかった（2023-08-26時点）ため、ユーザーはドキュメントで複数の例を表示する手段がありませんでした。 + +それを解決するため、FastAPI `0.103.0`は、新しいパラメータ`openapi_examples`で、同じ古い**OpenAPI固有**の`examples`フィールドを宣言するための**サポートを追加**しました。🤓 + +### まとめ { #summary } + +昔は歴史があまり好きではないと言っていました...が、今の私は「技術の歴史」の授業をしています。😅 + +要するに、**FastAPI 0.99.0以上にアップグレード**してください。そうすれば、物事はもっと**シンプルで一貫性があり直感的**になり、これらの歴史的詳細を知る必要もありません。😎 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/security/first-steps.md b/docs/ja/docs/tutorial/security/first-steps.md index 0ce0f929b..76ef04db8 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/security/first-steps.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/security/first-steps.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# セキュリティ - 最初の一歩 +# セキュリティ - 最初の一歩 { #security-first-steps } あるドメインに、**バックエンド** APIを持っているとしましょう。 @@ -12,25 +12,31 @@ **FastAPI**が提供するツールを使って、セキュリティを制御してみましょう。 -## どう見えるか +## どう見えるか { #how-it-looks } まずはこのコードを使って、どう動くか観察します。その後で、何が起こっているのか理解しましょう。 -## `main.py`を作成 +## `main.py`を作成 { #create-main-py } `main.py`に、下記の例をコピーします: -{* ../../docs_src/security/tutorial001.py *} +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *} -## 実行 +## 実行 { #run-it } /// info | 情報 -まず`python-multipart`をインストールします。 +`python-multipart` パッケージは、`pip install "fastapi[standard]"` コマンドを実行すると **FastAPI** と一緒に自動的にインストールされます。 -例えば、`pip install python-multipart`。 +しかし、`pip install fastapi` コマンドを使用する場合、`python-multipart` パッケージはデフォルトでは含まれません。 -これは、**OAuth2**が `ユーザー名` や `パスワード` を送信するために、「フォームデータ」を使うからです。 +手動でインストールするには、[仮想環境](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成して有効化し、次のコマンドでインストールしてください: + +```console +$ pip install python-multipart +``` + +これは、**OAuth2**が `username` と `password` を送信するために、「フォームデータ」を使うからです。 /// @@ -39,14 +45,14 @@
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ```
-## 確認 +## 確認 { #check-it } 次のインタラクティブなドキュメントにアクセスしてください: http://127.0.0.1:8000/docs。 @@ -62,7 +68,7 @@ $ uvicorn main:app --reload /// -それをクリックすると、`ユーザー名`と`パスワード` (およびその他のオプションフィールド) を入力する小さな認証フォームが表示されます: +それをクリックすると、`username` と `password`（およびその他のオプションフィールド）を入力する小さな認可フォームが表示されます: @@ -80,11 +86,11 @@ $ uvicorn main:app --reload また、同じアプリケーションのデバッグ、チェック、テストのためにも利用できます。 -## `パスワード` フロー +## `password` フロー { #the-password-flow } では、少し話を戻して、どうなっているか理解しましょう。 -`パスワード`の「フロー」は、OAuth2で定義されているセキュリティと認証を扱う方法 (「フロー」) の1つです。 +`password`の「フロー」は、OAuth2で定義されているセキュリティと認証を扱う方法 (「フロー」) の1つです。 OAuth2は、バックエンドやAPIがユーザーを認証するサーバーから独立したものとして設計されていました。 @@ -92,9 +98,9 @@ OAuth2は、バックエンドやAPIがユーザーを認証するサーバー そこで、簡略化した箇所から見直してみましょう: -* ユーザーはフロントエンドで`ユーザー名`と`パスワード`を入力し、`Enter`を押します。 -* フロントエンド (ユーザーのブラウザで実行中) は、`ユーザー名`と`パスワード`をAPIの特定のURL (`tokenUrl="token"`で宣言された) に送信します。 -* APIは`ユーザー名`と`パスワード`をチェックし、「トークン」を返却します (まだ実装していません)。 +* ユーザーはフロントエンドで`username`と`password`を入力し、`Enter`を押します。 +* フロントエンド (ユーザーのブラウザで実行中) は、`username`と`password`をAPIの特定のURL (`tokenUrl="token"`で宣言された) に送信します。 +* APIは`username`と`password`をチェックし、「トークン」を返却します (まだ実装していません)。 * 「トークン」はただの文字列であり、あとでこのユーザーを検証するために使用します。 * 通常、トークンは時間が経つと期限切れになるように設定されています。 * トークンが期限切れの場合は、再度ログインする必要があります。 @@ -106,11 +112,11 @@ OAuth2は、バックエンドやAPIがユーザーを認証するサーバー * したがって、APIで認証するため、HTTPヘッダー`Authorization`に`Bearer`の文字列とトークンを加えた値を送信します。 * トークンに`foobar`が含まれている場合、`Authorization`ヘッダーの内容は次のようになります: `Bearer foobar`。 -## **FastAPI**の`OAuth2PasswordBearer` +## **FastAPI**の`OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer } **FastAPI**は、これらのセキュリティ機能を実装するために、抽象度の異なる複数のツールを提供しています。 -この例では、**Bearer**トークンを使用して**OAuth2**を**パスワード**フローで使用します。これには`OAuth2PasswordBearer`クラスを使用します。 +この例では、**Bearer**トークンを使用して**OAuth2**を**Password**フローで使用します。これには`OAuth2PasswordBearer`クラスを使用します。 /// info | 情報 @@ -124,9 +130,9 @@ OAuth2は、バックエンドやAPIがユーザーを認証するサーバー /// -`OAuth2PasswordBearer` クラスのインスタンスを作成する時に、パラメーター`tokenUrl`を渡します。このパラメーターには、クライアント (ユーザーのブラウザで動作するフロントエンド) がトークンを取得するために`ユーザー名`と`パスワード`を送信するURLを指定します。 +`OAuth2PasswordBearer` クラスのインスタンスを作成する時に、パラメーター`tokenUrl`を渡します。このパラメーターには、クライアント (ユーザーのブラウザで動作するフロントエンド) がトークンを取得するために`username`と`password`を送信するURLを指定します。 -{* ../../docs_src/security/tutorial001.py hl[6] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[8] *} /// tip | 豆知識 @@ -134,13 +140,13 @@ OAuth2は、バックエンドやAPIがユーザーを認証するサーバー 相対URLを使っているので、APIが`https://example.com/`にある場合、`https://example.com/token`を参照します。しかし、APIが`https://example.com/api/v1/`にある場合は`https://example.com/api/v1/token`を参照することになります。 -相対 URL を使うことは、[プロキシと接続](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}のような高度なユースケースでもアプリケーションを動作させ続けるために重要です。 +相対 URL を使うことは、[プロキシの背後](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}のような高度なユースケースでもアプリケーションを動作させ続けるために重要です。 /// このパラメーターはエンドポイント/ *path operation*を作成しません。しかし、URL`/token`はクライアントがトークンを取得するために使用するものであると宣言します。この情報は OpenAPI やインタラクティブな API ドキュメントシステムで使われます。 -実際のpath operationもすぐに作ります。 +実際の path operation もすぐに作ります。 /// info | 情報 @@ -160,13 +166,13 @@ oauth2_scheme(some, parameters) そのため、`Depends`と一緒に使うことができます。 -### 使い方 +### 使い方 { #use-it } これで`oauth2_scheme`を`Depends`で依存関係に渡すことができます。 -{* ../../docs_src/security/tutorial001.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *} -この依存関係は、*path operation function*のパラメーター`token`に代入される`str`を提供します。 +この依存関係は、*path operation 関数*のパラメーター`token`に代入される`str`を提供します。 **FastAPI**は、この依存関係を使用してOpenAPIスキーマ (および自動APIドキュメント) で「セキュリティスキーム」を定義できることを知っています。 @@ -178,13 +184,13 @@ OpenAPIと統合するセキュリティユーティリティ (および自動AP /// -## どのように動作するか +## 何をするか { #what-it-does } -リクエストの中に`Authorization`ヘッダーを探しに行き、その値が`Bearer`と何らかのトークンを含んでいるかどうかをチェックし、そのトークンを`str`として返します。 +リクエストの中に`Authorization`ヘッダーを探しに行き、その値が`Bearer `と何らかのトークンを含んでいるかどうかをチェックし、そのトークンを`str`として返します。 -もし`Authorization`ヘッダーが見つからなかったり、値が`Bearer`トークンを持っていなかったりすると、401 ステータスコードエラー (`UNAUTHORIZED`) で直接応答します。 +もし`Authorization`ヘッダーが見つからなかったり、値が`Bearer `トークンを持っていなかったりすると、401 ステータスコードエラー (`UNAUTHORIZED`) で直接応答します。 -トークンが存在するかどうかをチェックしてエラーを返す必要はありません。関数が実行された場合、そのトークンに`str`が含まれているか確認できます。 +トークンが存在するかどうかをチェックしてエラーを返す必要はありません。関数が実行された場合、そのトークンに`str`が含まれていることを確信できます。 インタラクティブなドキュメントですでに試すことができます: @@ -192,6 +198,6 @@ OpenAPIと統合するセキュリティユーティリティ (および自動AP まだトークンの有効性を検証しているわけではありませんが、これはもう始まっています。 -## まとめ +## まとめ { #recap } つまり、たった3~4行の追加で、すでに何らかの基礎的なセキュリティの形になっています。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md b/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md index 9fc46c07c..39b97cca5 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md @@ -1,22 +1,22 @@ -# 現在のユーザーの取得 +# 現在のユーザーの取得 { #get-current-user } -一つ前の章では、（依存性注入システムに基づいた）セキュリティシステムは、 *path operation関数* に `str` として `token` を与えていました: +一つ前の章では、（依存性注入システムに基づいた）セキュリティシステムは、 *path operation 関数* に `str` として `token` を与えていました: -{* ../../docs_src/security/tutorial001.py hl[10] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *} しかし、それはまだそんなに有用ではありません。 現在のユーザーを取得するようにしてみましょう。 -## ユーザーモデルの作成 +## ユーザーモデルの作成 { #create-a-user-model } まずは、Pydanticのユーザーモデルを作成しましょう。 ボディを宣言するのにPydanticを使用するのと同じやり方で、Pydanticを別のどんなところでも使うことができます: -{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[5,12:16] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *} -## 依存関係 `get_current_user` を作成 +## 依存関係 `get_current_user` を作成 { #create-a-get-current-user-dependency } 依存関係 `get_current_user` を作ってみましょう。 @@ -24,21 +24,21 @@ `get_current_user` は前に作成した `oauth2_scheme` と同じ依存関係を持ちます。 -以前直接 *path operation* の中でしていたのと同じように、新しい依存関係である `get_current_user` は `str` として `token` を受け取るようになります: +以前直接 *path operation* の中でしていたのと同じように、新しい依存関係である `get_current_user` はサブ依存関係である `oauth2_scheme` から `str` として `token` を受け取るようになります: -{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[25] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *} -## ユーザーの取得 +## ユーザーの取得 { #get-the-user } `get_current_user` は作成した（偽物の）ユーティリティ関数を使って、 `str` としてトークンを受け取り、先ほどのPydanticの `User` モデルを返却します: -{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[19:22,26:27] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *} -## 現在のユーザーの注入 +## 現在のユーザーの注入 { #inject-the-current-user } ですので、 `get_current_user` に対して同様に *path operation* の中で `Depends` を利用できます。 -{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[31] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *} Pydanticモデルの `User` として、 `current_user` の型を宣言することに注意してください。 @@ -54,15 +54,15 @@ Pydanticモデルの `User` として、 `current_user` の型を宣言するこ /// check | 確認 -依存関係システムがこのように設計されているおかげで、 `User` モデルを返却する別の依存関係（別の"dependables"）を持つことができます。 +依存関係システムがこのように設計されているおかげで、 `User` モデルを返却する別の依存関係（別の「dependables」）を持つことができます。 同じデータ型を返却する依存関係は一つだけしか持てない、という制約が入ることはないのです。 /// -## 別のモデル +## 別のモデル { #other-models } -これで、*path operation関数* の中で現在のユーザーを直接取得し、`Depends` を使って、 **依存性注入** レベルでセキュリティメカニズムを処理できるようになりました。 +これで、*path operation 関数* の中で現在のユーザーを直接取得し、`Depends` を使って、 **依存性注入** レベルでセキュリティメカニズムを処理できるようになりました。 そして、セキュリティ要件のためにどんなモデルやデータでも利用することができます。（この場合は、 Pydanticモデルの `User`） @@ -76,10 +76,9 @@ Pydanticモデルの `User` として、 `current_user` の型を宣言するこ あなたのアプリケーションに必要なのがどんな種類のモデル、どんな種類のクラス、どんな種類のデータベースであったとしても、 **FastAPI** は依存性注入システムでカバーしてくれます。 +## コードサイズ { #code-size } -## コードサイズ - -この例は冗長に見えるかもしれません。セキュリティとデータモデルユーティリティ関数および *path operations* が同じファイルに混在しているということを覚えておいてください。 +この例は冗長に見えるかもしれません。セキュリティとデータモデルユーティリティ関数および *path operation* が同じファイルに混在しているということを覚えておいてください。 しかし、ここに重要なポイントがあります。 @@ -87,20 +86,20 @@ Pydanticモデルの `User` として、 `current_user` の型を宣言するこ そして、それは好きなだけ複雑にすることができます。それでも、一箇所に、一度だけ書くのです。すべての柔軟性を備えます。 -しかし、同じセキュリティシステムを使って何千ものエンドポイント（*path operations*）を持つことができます。 +しかし、同じセキュリティシステムを使って何千ものエンドポイント（*path operation*）を持つことができます。 そして、それらエンドポイントのすべて（必要な、どの部分でも）がこうした依存関係や、あなたが作成する別の依存関係を再利用する利点を享受できるのです。 -さらに、こうした何千もの *path operations* は、たった3行で表現できるのです: +さらに、こうした何千もの *path operation* は、たった3行で表現できるのです: -{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[30:32] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *} -## まとめ +## まとめ { #recap } -これで、 *path operation関数* の中で直接現在のユーザーを取得できるようになりました。 +これで、 *path operation 関数* の中で直接現在のユーザーを取得できるようになりました。 既に半分のところまで来ています。 -あとは、 `username` と `password` を実際にそのユーザーやクライアントに送る、 *path operation* を追加する必要があるだけです。 +あとは、ユーザー/クライアントが実際に `username` と `password` を送信するための *path operation* を追加する必要があるだけです。 次はそれを説明します。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md b/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md index 599fc7b06..186936f1b 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# パスワード（およびハッシュ化）によるOAuth2、JWTトークンによるBearer +# パスワード（およびハッシュ化）によるOAuth2、JWTトークンによるBearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens } これでセキュリティの流れが全てわかったので、JWTトークンと安全なパスワードのハッシュ化を使用して、実際にアプリケーションを安全にしてみましょう。 @@ -6,7 +6,7 @@ 本章では、前章の続きから始めて、コードをアップデートしていきます。 -## JWT について +## JWT について { #about-jwt } JWTとは「JSON Web Tokens」の略称です。 @@ -26,33 +26,31 @@ eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4 JWT トークンを使って遊んでみたいという方は、https://jwt.io をチェックしてください。 -## `python-jose` のインストール +## `PyJWT` のインストール { #install-pyjwt } -PythonでJWTトークンの生成と検証を行うために、`python-jose`をインストールする必要があります： +PythonでJWTトークンの生成と検証を行うために、`PyJWT`をインストールする必要があります。 + +[仮想環境](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成し、アクティベートしてから、`pyjwt`をインストールしてください。
```console -$ pip install python-jose[cryptography] +$ pip install pyjwt ---> 100% ```
-また、Python-joseだけではなく、暗号を扱うためのパッケージを追加で必要とします。 +/// info | 情報 -ここでは、推奨されているものを使用します：pyca/cryptography。 +RSAやECDSAのようなデジタル署名アルゴリズムを使用する予定がある場合は、cryptographyライブラリの依存関係`pyjwt[crypto]`をインストールしてください。 -/// tip | 豆知識 - -このチュートリアルでは以前、PyJWTを使用していました。 - -しかし、Python-joseは、PyJWTのすべての機能に加えて、後に他のツールと統合して構築する際におそらく必要となる可能性のあるいくつかの追加機能を提供しています。そのため、代わりにPython-joseを使用するように更新されました。 +詳細はPyJWT Installation docsで確認できます。 /// -## パスワードのハッシュ化 +## パスワードのハッシュ化 { #password-hashing } 「ハッシュ化」とは、あるコンテンツ（ここではパスワード）を、規則性のないバイト列（単なる文字列）に変換することです。 @@ -60,26 +58,26 @@ $ pip install python-jose[cryptography] しかし、規則性のないバイト列から元のパスワードに戻すことはできません。 -### パスワードのハッシュ化を使う理由 +### パスワードのハッシュ化を使う理由 { #why-use-password-hashing } データベースが盗まれても、ユーザーの平文のパスワードは盗まれず、ハッシュ値だけが盗まれます。 したがって、泥棒はそのパスワードを別のシステムで使えません（多くのユーザーはどこでも同じパスワードを使用しているため、危険性があります）。 -## `passlib` のインストール +## `pwdlib` のインストール { #install-pwdlib } -PassLib は、パスワードのハッシュを処理するための優れたPythonパッケージです。 +pwdlib は、パスワードのハッシュを処理するための優れたPythonパッケージです。 このパッケージは、多くの安全なハッシュアルゴリズムとユーティリティをサポートします。 -推奨されるアルゴリズムは「Bcrypt」です。 +推奨されるアルゴリズムは「Argon2」です。 -そのため、Bcryptを指定してPassLibをインストールします： +[仮想環境](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}を作成し、アクティベートしてから、Argon2付きでpwdlibをインストールしてください。
```console -$ pip install passlib[bcrypt] +$ pip install "pwdlib[argon2]" ---> 100% ``` @@ -88,7 +86,7 @@ $ pip install passlib[bcrypt] /// tip | 豆知識 -`passlib`を使用すると、**Django**や**Flask**のセキュリティプラグインなどで作成されたパスワードを読み取れるように設定できます。 +`pwdlib`を使用すると、**Django**や**Flask**のセキュリティプラグインなどで作成されたパスワードを読み取れるように設定できます。 例えば、Djangoアプリケーションからデータベース内の同じデータをFastAPIアプリケーションと共有できるだけではなく、同じデータベースを使用してDjangoアプリケーションを徐々に移行することもできます。 @@ -96,17 +94,17 @@ $ pip install passlib[bcrypt] /// -## パスワードのハッシュ化と検証 +## パスワードのハッシュ化と検証 { #hash-and-verify-the-passwords } -必要なツールを `passlib`からインポートします。 +必要なツールを `pwdlib`からインポートします。 -PassLib の「context」を作成します。これは、パスワードのハッシュ化と検証に使用されるものです。 +推奨設定でPasswordHashインスタンスを作成します。これは、パスワードのハッシュ化と検証に使用されます。 /// tip | 豆知識 -PassLibのcontextには、検証だけが許された非推奨の古いハッシュアルゴリズムを含む、様々なハッシュアルゴリズムを使用した検証機能もあります。 +pwdlibはbcryptハッシュアルゴリズムもサポートしていますが、レガシーアルゴリズムは含みません。古いハッシュを扱うには、passlibライブラリを使用することが推奨されます。 -例えば、この機能を使用して、別のシステム（Djangoなど）によって生成されたパスワードを読み取って検証し、Bcryptなどの別のアルゴリズムを使用して新しいパスワードをハッシュするといったことができます。 +例えば、この機能を使用して、別のシステム（Djangoなど）によって生成されたパスワードを読み取って検証し、Argon2やBcryptなどの別のアルゴリズムを使用して新しいパスワードをハッシュするといったことができます。 そして、同時にそれらはすべてに互換性があります。 @@ -118,15 +116,15 @@ PassLibのcontextには、検証だけが許された非推奨の古いハッシ さらに、ユーザーを認証して返す関数も作成します。 -{* ../../docs_src/security/tutorial004.py hl[7,48,55:56,59:60,69:75] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[8,49,56:57,60:61,70:76] *} /// note | 備考 -新しい（偽の）データベース`fake_users_db`を確認すると、ハッシュ化されたパスワードが次のようになっていることがわかります：`"$2b$12$EixZaYVK1fsbw1ZfbX3OXePaWxn96p36WQoeG6Lruj3vjPGga31lW"` +新しい（偽の）データベース`fake_users_db`を確認すると、ハッシュ化されたパスワードが次のようになっていることがわかります：`"$argon2id$v=19$m=65536,t=3,p=4$wagCPXjifgvUFBzq4hqe3w$CYaIb8sB+wtD+Vu/P4uod1+Qof8h+1g7bbDlBID48Rc"`。 /// -## JWTトークンの取り扱い +## JWTトークンの取り扱い { #handle-jwt-tokens } インストールした複数のモジュールをインポートします。 @@ -148,33 +146,33 @@ $ openssl rand -hex 32 JWTトークンの署名に使用するアルゴリズム`"HS256"`を指定した変数`ALGORITHM`を作成します。 -トークンの有効期限を指定した変数`ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES`を作成します。 +トークンの有効期限を指定した変数を作成します。 レスポンスのトークンエンドポイントで使用するPydanticモデルを定義します。 新しいアクセストークンを生成するユーティリティ関数を作成します。 -{* ../../docs_src/security/tutorial004.py hl[6,12:14,28:30,78:86] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[4,7,13:15,29:31,79:87] *} -## 依存関係の更新 +## 依存関係の更新 { #update-the-dependencies } `get_current_user`を更新して、先ほどと同じトークンを受け取るようにしますが、今回はJWTトークンを使用します。 -受け取ったトークンを復号して検証し、現在のユーザーを返します。 +受け取ったトークンをデコードして検証し、現在のユーザーを返します。 トークンが無効な場合は、すぐにHTTPエラーを返します。 -{* ../../docs_src/security/tutorial004.py hl[89:106] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[90:107] *} -## `/token` パスオペレーションの更新 +## `/token` *path operation* の更新 { #update-the-token-path-operation } トークンの有効期限を表す`timedelta`を作成します。 -JWTアクセストークンを作成し、それを返します。 +実際のJWTアクセストークンを作成し、それを返します。 -{* ../../docs_src/security/tutorial004.py hl[115:130] *} +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[118:133] *} -### JWTの"subject" `sub` についての技術的な詳細 +### JWTの「subject」`sub` についての技術的な詳細 { #technical-details-about-the-jwt-subject-sub } JWTの仕様では、トークンのsubjectを表すキー`sub`があるとされています。 @@ -192,13 +190,13 @@ JWTは、ユーザーを識別して、そのユーザーがAPI上で直接操 しかしながら、それらのエンティティのいくつかが同じIDを持つ可能性があります。例えば、`foo`（ユーザー`foo`、車 `foo`、ブログ投稿`foo`）などです。 -IDの衝突を回避するために、ユーザーのJWTトークンを作成するとき、subキーの値にプレフィックスを付けることができます（例えば、`username:`）。したがって、この例では、`sub`の値は次のようになっている可能性があります：`username:johndoe` +IDの衝突を回避するために、ユーザーのJWTトークンを作成するとき、subキーの値にプレフィックスを付けることができます（例えば、`username:`）。したがって、この例では、`sub`の値は次のようになっている可能性があります：`username:johndoe`。 覚えておくべき重要なことは、`sub`キーはアプリケーション全体で一意の識別子を持ち、文字列である必要があるということです。 -## 確認 +## 確認 { #check-it } -サーバーを実行し、ドキュメントに移動します：http://127.0.0.1:8000/docs +サーバーを実行し、ドキュメントに移動します：http://127.0.0.1:8000/docs。 次のようなユーザーインターフェイスが表示されます： @@ -232,17 +230,17 @@ Password: `secret` -開発者ツールを開くと、送信されるデータにはトークンだけが含まれており、パスワードはユーザーを認証してアクセストークンを取得する最初のリクエストでのみ送信され、その後は送信されないことがわかります。 +開発者ツールを開くと、送信されるデータにはトークンだけが含まれており、パスワードはユーザーを認証してアクセストークンを取得する最初のリクエストでのみ送信され、その後は送信されないことがわかります： /// note | 備考 -ヘッダーの`Authorization`には、`Bearer`で始まる値があります。 +ヘッダーの`Authorization`には、`Bearer `で始まる値があります。 /// -## `scopes` を使った高度なユースケース +## `scopes` を使った高度なユースケース { #advanced-usage-with-scopes } OAuth2には、「スコープ」という概念があります。 @@ -252,7 +250,7 @@ OAuth2には、「スコープ」という概念があります。 これらの使用方法や**FastAPI**への統合方法については、**高度なユーザーガイド**で後ほど説明します。 -## まとめ +## まとめ { #recap } ここまでの説明で、OAuth2やJWTなどの規格を使った安全な**FastAPI**アプリケーションを設定することができます。 @@ -266,7 +264,7 @@ OAuth2には、「スコープ」という概念があります。 そのため、プロジェクトに合わせて自由に選択することができます。 -また、**FastAPI**は外部パッケージを統合するために複雑な仕組みを必要としないため、`passlib`や`python-jose`のようなよく整備され広く使われている多くのパッケージを直接使用することができます。 +また、**FastAPI**は外部パッケージを統合するために複雑な仕組みを必要としないため、`pwdlib`や`PyJWT`のようなよく整備され広く使われている多くのパッケージを直接使用することができます。 しかし、柔軟性、堅牢性、セキュリティを損なうことなく、可能な限りプロセスを簡素化するためのツールを提供します。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/static-files.md b/docs/ja/docs/tutorial/static-files.md index f910d7e36..c79789494 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/static-files.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/static-files.md @@ -1,13 +1,13 @@ -# 静的ファイル +# 静的ファイル { #static-files } `StaticFiles` を使用して、ディレクトリから静的ファイルを自動的に提供できます。 -## `StaticFiles` の使用 +## `StaticFiles` の使用 { #use-staticfiles } * `StaticFiles` をインポート。 -* `StaticFiles()` インスタンスを生成し、特定のパスに「マウント」。 +* `StaticFiles()` インスタンスを特定のパスに「マウント」。 -{* ../../docs_src/static_files/tutorial001.py hl[2,6] *} +{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py39.py hl[2,6] *} /// note | 技術詳細 @@ -17,15 +17,15 @@ /// -### 「マウント」とは +### 「マウント」とは { #what-is-mounting } 「マウント」とは、特定のパスに完全な「独立した」アプリケーションを追加することを意味します。これにより、すべてのサブパスの処理がなされます。 これは、マウントされたアプリケーションが完全に独立しているため、`APIRouter` とは異なります。メインアプリケーションのOpenAPIとドキュメントには、マウントされたアプリケーションの内容などは含まれません。 -これについて詳しくは、**高度なユーザーガイド** をご覧ください。 +これについて詳しくは、[高度なユーザーガイド](../advanced/index.md){.internal-link target=_blank} をご覧ください。 -## 詳細 +## 詳細 { #details } 最初の `"/static"` は、この「サブアプリケーション」が「マウント」されるサブパスを指します。したがって、`"/static"` から始まるパスはすべてサブアプリケーションによって処理されます。 @@ -33,8 +33,8 @@ `name="static"` は、**FastAPI** が内部で使用できる名前を付けます。 -これらのパラメータはすべて「`静的`」とは異なる場合があり、独自のアプリケーションのニーズと詳細に合わせて調整します。 +これらのパラメータはすべて「`static`」とは異なる場合があり、独自のアプリケーションのニーズと詳細に合わせて調整します。 -## より詳しい情報 +## より詳しい情報 { #more-info } 詳細とオプションについては、Starletteの静的ファイルに関するドキュメントを確認してください。 diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/testing.md b/docs/ja/docs/tutorial/testing.md index 4e8ad4f7c..0ec6250f3 100644 --- a/docs/ja/docs/tutorial/testing.md +++ b/docs/ja/docs/tutorial/testing.md @@ -1,12 +1,24 @@ -# テスト +# テスト { #testing } Starlette のおかげで、**FastAPI** アプリケーションのテストは簡単で楽しいものになっています。 -HTTPX がベースなので、非常に使いやすく直感的です。 +HTTPX がベースで、さらにその設計は Requests をベースにしているため、とても馴染みがあり直感的です。 これを使用すると、**FastAPI** と共に pytest を直接利用できます。 -## `TestClient` を使用 +## `TestClient` を使用 { #using-testclient } + +/// info | 情報 + +`TestClient` を使用するには、まず `httpx` をインストールします。 + +[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} を作成し、それを有効化してから、例えば以下のようにインストールしてください: + +```console +$ pip install httpx +``` + +/// `TestClient` をインポートします。 @@ -16,9 +28,9 @@ `httpx` と同じ様に `TestClient` オブジェクトを使用します。 -チェックしたい Python の標準的な式と共に、シンプルに `assert` 文を記述します。 +チェックしたい Python の標準的な式と共に、シンプルに `assert` 文を記述します (これも `pytest` の標準です)。 -{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *} +{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *} /// tip | 豆知識 @@ -44,48 +56,81 @@ FastAPIアプリケーションへのリクエストの送信とは別に、テ /// -## テストの分離 +## テストの分離 { #separating-tests } 実際のアプリケーションでは、おそらくテストを別のファイルに保存します。 また、**FastAPI** アプリケーションは、複数のファイル/モジュールなどで構成されている場合もあります。 -### **FastAPI** アプリファイル +### **FastAPI** アプリファイル { #fastapi-app-file } -**FastAPI** アプリに `main.py` ファイルがあるとします: +[Bigger Applications](bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} で説明されている、次のようなファイル構成があるとします: -{* ../../docs_src/app_testing/main.py *} +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   └── main.py +``` -### テストファイル +ファイル `main.py` に **FastAPI** アプリがあります: -次に、テストを含む `test_main.py` ファイルを作成し、`main` モジュール (`main.py`) から `app` をインポートします: -{* ../../docs_src/app_testing/test_main.py *} +{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/main.py *} -## テスト: 例の拡張 +### テストファイル { #testing-file } + +次に、テストを含む `test_main.py` ファイルを用意できます。これは同じ Python パッケージ (`__init__.py` ファイルがある同じディレクトリ) に置けます: + +``` hl_lines="5" +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +│   └── test_main.py +``` + +このファイルは同じパッケージ内にあるため、相対インポートを使って `main` モジュール (`main.py`) からオブジェクト `app` をインポートできます: + +{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/test_main.py hl[3] *} + + +...そして、これまでと同じようにテストコードを書けます。 + +## テスト: 例の拡張 { #testing-extended-example } 次に、この例を拡張し、詳細を追加して、さまざまなパーツをテストする方法を確認しましょう。 +### 拡張版 **FastAPI** アプリファイル { #extended-fastapi-app-file } -### 拡張版 **FastAPI** アプリファイル +先ほどと同じファイル構成で続けます: -**FastAPI** アプリに `main_b.py` ファイルがあるとします。 +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +│   └── test_main.py +``` -そのファイルには、エラーを返す可能性のある `GET` オペレーションがあります。 +ここで、**FastAPI** アプリがある `main.py` ファイルには、他の path operation があります。 -また、いくつかのエラーを返す可能性のある `POST` オペレーションもあります。 +エラーを返す可能性のある `GET` オペレーションがあります。 -これらの *path operation* には `X-Token` ヘッダーが必要です。 +いくつかのエラーを返す可能性のある `POST` オペレーションもあります。 -{* ../../docs_src/app_testing/app_b_py310/main.py *} +両方の *path operation* には `X-Token` ヘッダーが必要です。 -### 拡張版テストファイル +{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/main.py *} -次に、先程のものに拡張版のテストを加えた、`test_main_b.py` を作成します。 +### 拡張版テストファイル { #extended-testing-file } -{* ../../docs_src/app_testing/app_b/test_main.py *} +次に、拡張版のテストで `test_main.py` を更新できます: -リクエストに情報を渡せるクライアントが必要で、その方法がわからない場合はいつでも、`httpx` での実現方法を検索 (Google) できます。 +{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *} + + +リクエストに情報を渡せるクライアントが必要で、その方法がわからない場合はいつでも、`httpx` での実現方法、あるいは HTTPX の設計が Requests の設計をベースにしているため `requests` での実現方法を検索 (Google) できます。 テストでも同じことを行います。 @@ -107,9 +152,11 @@ FastAPIアプリケーションへのリクエストの送信とは別に、テ /// -## 実行 +## 実行 { #run-it } -後は、`pytest` をインストールするだけです: +その後、`pytest` をインストールするだけです。 + +[仮想環境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} を作成し、それを有効化してから、例えば以下のようにインストールしてください:
@@ -121,7 +168,7 @@ $ pip install pytest
-ファイルを検知し、自動テストを実行し、結果のレポートを返します。 +ファイルとテストを自動的に検出し、実行して、結果のレポートを返します。 以下でテストを実行します: diff --git a/docs/ja/docs/virtual-environments.md b/docs/ja/docs/virtual-environments.md index 791cf64a8..672323063 100644 --- a/docs/ja/docs/virtual-environments.md +++ b/docs/ja/docs/virtual-environments.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# 仮想環境 +# 仮想環境 { #virtual-environments } Pythonプロジェクトの作業では、**仮想環境**（または類似の仕組み）を使用し、プロジェクトごとにインストールするパッケージを分離するべきでしょう。 /// info | 情報 -もし、仮想環境の概要や作成方法、使用方法について既にご存知なら、このセクションをスキップすることができます。🤓 +もし、仮想環境の概要や作成方法、使用方法について既にご存知なら、このセクションをスキップした方がよいかもしれません。🤓 /// @@ -25,7 +25,7 @@ Pythonプロジェクトの作業では、**仮想環境**（または類似の /// -## プロジェクトの作成 +## プロジェクトの作成 { #create-a-project } まず、プロジェクト用のディレクトリを作成します。 @@ -48,9 +48,9 @@ $ cd awesome-project
-## 仮想環境の作成 +## 仮想環境の作成 { #create-a-virtual-environment } -Pythonプロジェクトでの**初めての**作業を開始する際には、**プロジェクト内**に仮想環境を作成してください。 +Pythonプロジェクトでの**初めての**作業を開始する際には、**プロジェクト内**に仮想環境を作成してください。 /// tip | 豆知識 @@ -72,10 +72,10 @@ $ python -m venv .venv /// details | このコマンドの意味 -- `python` : `python` というプログラムを呼び出します -- `-m` : モジュールをスクリプトとして呼び出します。どのモジュールを呼び出すのか、この次に指定します -- `venv` : 通常Pythonに付随してインストールされる `venv`モジュールを使用します -- `.venv` : 仮想環境を`.venv`という新しいディレクトリに作成します +* `python`: `python` というプログラムを呼び出します +* `-m`: モジュールをスクリプトとして呼び出します。どのモジュールを呼び出すのか、この次に指定します +* `venv`: 通常Pythonに付随してインストールされる `venv`モジュールを使用します +* `.venv`: 仮想環境を`.venv`という新しいディレクトリに作成します /// @@ -111,13 +111,13 @@ $ uv venv /// -## 仮想環境の有効化 +## 仮想環境の有効化 { #activate-the-virtual-environment } 実行されるPythonコマンドやインストールされるパッケージが新しく作成した仮想環境を使用するよう、その仮想環境を有効化しましょう。 /// tip | 豆知識 -そのプロジェクトの作業で**新しいターミナルセッション**を開始する際には、**毎回**有効化が必要です。 +そのプロジェクトの作業で**新しいターミナルセッション**を開始する際には、**毎回**有効化してください。 /// @@ -161,13 +161,13 @@ $ source .venv/Scripts/activate /// tip | 豆知識 -**新しいパッケージ**を仮想環境にインストールするときには、再度**有効化**してください。 +**新しいパッケージ**を仮想環境にインストールするたびに、環境をもう一度**有効化**してください。 こうすることで、そのパッケージがインストールした**ターミナル（CLI）プログラム**を使用する場合に、仮想環境内のものが確実に使われ、グローバル環境にインストールされている別のもの（おそらく必要なものとは異なるバージョン）を誤って使用することを防ぎます。 /// -## 仮想環境が有効であることを確認する +## 仮想環境が有効であることを確認する { #check-the-virtual-environment-is-active } 仮想環境が有効である（前のコマンドが正常に機能した）ことを確認します。 @@ -197,7 +197,7 @@ $ which python
-``` console +```console $ Get-Command python C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python @@ -209,7 +209,7 @@ C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python //// -## `pip` をアップグレードする +## `pip` をアップグレードする { #upgrade-pip } /// tip | 豆知識 @@ -239,7 +239,27 @@ $ python -m pip install --upgrade pip
-## `.gitignore` を追加する +/// tip | 豆知識 + +ときどき、pip をアップグレードしようとすると **`No module named pip`** エラーが表示されることがあります。 + +その場合は、以下のコマンドで pip をインストールしてアップグレードしてください: + +
+ +```console +$ python -m ensurepip --upgrade + +---> 100% +``` + +
+ +このコマンドは、pip がまだインストールされていなければ pip をインストールし、また、インストールされる pip のバージョンが `ensurepip` で利用可能なもの以上に新しいことも保証します。 + +/// + +## `.gitignore` を追加する { #add-gitignore } **Git**を使用している場合（使用するべきでしょう）、 `.gitignore` ファイルを追加して、 `.venv` 内のあらゆるファイルをGitの管理対象から除外します。 @@ -265,9 +285,9 @@ $ echo "*" > .venv/.gitignore /// details | このコマンドの意味 -- `echo "*"` : ターミナルに `*` というテキストを「表示」しようとします。（次の部分によってその動作が少し変わります） -- `>` : `>` の左側のコマンドがターミナルに表示しようとする内容を、ターミナルには表示せず、 `>` の右側のファイルに書き込みます。 -- `.gitignore` : `*` を書き込むファイル名。 +* `echo "*"`: ターミナルに `*` というテキストを「表示」しようとします。（次の部分によってその動作が少し変わります） +* `>`: `>` の左側のコマンドがターミナルに表示しようとする内容を、ターミナルには表示せず、 `>` の右側のファイルに書き込みます。 +* `.gitignore`: `*` を書き込むファイル名。 ここで、Gitにおける `*` は「すべて」を意味するので、このコマンドによって `.venv` ディレクトリ内のすべてがGitに無視されるようになります。 @@ -279,7 +299,7 @@ $ echo "*" > .venv/.gitignore /// -## パッケージのインストール +## パッケージのインストール { #install-packages } 仮想環境を有効化した後、その中でパッケージをインストールできます。 @@ -291,7 +311,7 @@ $ echo "*" > .venv/.gitignore /// -### パッケージを直接インストールする +### パッケージを直接インストールする { #install-packages-directly } 急いでいて、プロジェクトのパッケージ要件を宣言するファイルを使いたくない場合、パッケージを直接インストールできます。 @@ -330,7 +350,7 @@ $ uv pip install "fastapi[standard]" //// -### `requirements.txt` からインストールする +### `requirements.txt` からインストールする { #install-from-requirements-txt } もし `requirements.txt` があるなら、パッケージのインストールに使用できます。 @@ -373,7 +393,7 @@ pydantic==2.8.0 /// -## プログラムを実行する +## プログラムを実行する { #run-your-program } 仮想環境を有効化した後、プログラムを実行できます。この際、仮想環境内のPythonと、そこにインストールしたパッケージが使用されます。 @@ -387,7 +407,7 @@ Hello World -## エディタの設定 +## エディタの設定 { #configure-your-editor } プロジェクトではおそらくエディタを使用するでしょう。コード補完やインラインエラーの表示ができるように、作成した仮想環境をエディタでも使えるよう設定してください。（多くの場合、自動検出されます） @@ -402,7 +422,7 @@ Hello World /// -## 仮想環境の無効化 +## 仮想環境の無効化 { #deactivate-the-virtual-environment } プロジェクトの作業が終了したら、その仮想環境を**無効化**できます。 @@ -416,9 +436,11 @@ $ deactivate これにより、 `python` コマンドを実行しても、そのプロジェクト用（のパッケージがインストールされた）仮想環境から `python` プログラムを呼び出そうとはしなくなります。 -## 作業準備完了 +## 作業準備完了 { #ready-to-work } + +これで、プロジェクトの作業を始める準備が整いました。 + -ここまでで、プロジェクトの作業を始める準備が整いました。 /// tip | 豆知識 @@ -428,9 +450,9 @@ $ deactivate /// -## なぜ仮想環境？ +## なぜ仮想環境？ { #why-virtual-environments } -FastAPIを使った作業をするには、 [Python](https://www.python.org/) のインストールが必要です。 +FastAPIを使った作業をするには、Python のインストールが必要です。 それから、FastAPIや、使用したいその他の**パッケージ**を**インストール**する必要があります。 @@ -438,7 +460,7 @@ FastAPIを使った作業をするには、 [Python](https://www.python.org/) ただし、`pip` を直接使用すると、パッケージは**グローバルなPython環境**（OS全体にインストールされたPython環境）にインストールされます。 -### 問題点 +### 問題点 { #the-problem } では、グローバルPython環境にパッケージをインストールすることの問題点は何でしょうか？ @@ -521,7 +543,7 @@ Pythonのパッケージでは、**新しいバージョン**で**互換性を また、使用しているOS（Linux、Windows、macOS など）によっては、Pythonがすでにインストールされていることがあります。この場合、特定のバージョンのパッケージが**OSの動作に必要である**ことがあります。グローバル環境にパッケージをインストールすると、OSに付属するプログラムを**壊してしまう**可能性があります。 -## パッケージのインストール先 +## パッケージのインストール先 { #where-are-packages-installed } Pythonをインストールしたとき、ファイルを含んだいくつかのディレクトリが作成されます。 @@ -539,7 +561,7 @@ $ pip install "fastapi[standard]" -FastAPIのコードを含む圧縮ファイルが、通常は [PyPI](https://pypi.org/project/fastapi/) からダウンロードされます。 +FastAPIのコードを含む圧縮ファイルが、通常は PyPI からダウンロードされます。 また、FastAPIが依存する他のパッケージも**ダウンロード**されます。 @@ -547,7 +569,7 @@ FastAPIのコードを含む圧縮ファイルが、通常は [PyPI](https://pyp デフォルトでは、これらのファイルはPythonのインストール時に作成されるディレクトリ、つまり**グローバル環境**に配置されます。 -## 仮想環境とは +## 仮想環境とは { #what-are-virtual-environments } すべてのパッケージをグローバル環境に配置することによって生じる問題の解決策は、作業する**プロジェクトごとの仮想環境**を使用することです。 @@ -572,7 +594,7 @@ flowchart TB stone-project ~~~ azkaban-project ``` -## 仮想環境の有効化とは +## 仮想環境の有効化とは { #what-does-activating-a-virtual-environment-mean } 仮想環境を有効にしたとき、例えば次のコマンドを実行した場合を考えます： @@ -620,7 +642,7 @@ $ source .venv/Scripts/activate /// tip | 豆知識 -`PATH` 変数についての詳細は [環境変数](environment-variables.md#path環境変数){.internal-link target=_blank} を参照してください。 +`PATH` 変数についての詳細は [環境変数](environment-variables.md#path-environment-variable){.internal-link target=_blank} を参照してください。 /// @@ -701,7 +723,7 @@ C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python 仮想環境を有効にして変更されることは他にもありますが、これが最も重要な変更のひとつです。 -## 仮想環境の確認 +## 仮想環境の確認 { #checking-a-virtual-environment } 仮想環境が有効かどうか、例えば次のように確認できます。： @@ -753,7 +775,7 @@ LinuxやmacOSでは `which` を、Windows PowerShellでは `Get-Command` を使 /// -## なぜ仮想環境を無効化するのか +## なぜ仮想環境を無効化するのか { #why-deactivate-a-virtual-environment } 例えば、`philosophers-stone` （賢者の石）というプロジェクトで作業をしていて、**その仮想環境を有効にし**、必要なパッケージをインストールしてその環境内で作業を進めているとします。 @@ -786,7 +808,7 @@ Traceback (most recent call last): -しかし、その仮想環境を無効化し、 `prisoner-of-azkaban` （アズカバンの囚人）のための新しい仮想環境を有効にすれば、 `python` を実行したときに `prisoner-of-azkaban` （アズカバンの囚人）の仮想環境の Python が使用されるようになります。 +しかし、その仮想環境を無効化し、 `prisoner-of-askaban` のための新しい仮想環境を有効にすれば、 `python` を実行したときに `prisoner-of-azkaban` （アズカバンの囚人）の仮想環境の Python が使用されるようになります。
@@ -807,7 +829,7 @@ I solemnly swear 🐺
-## 代替手段 +## 代替手段 { #alternatives } これは、あらゆる仕組みを**根本から**学ぶためのシンプルな入門ガイドです。 @@ -824,7 +846,7 @@ I solemnly swear 🐺 * パッケージとそのバージョンの、依存関係を含めた**厳密な**組み合わせを保持し、これによって、本番環境で、開発環境と全く同じようにプロジェクトを実行できる（これは**locking**と呼ばれます） * その他のさまざまな機能 -## まとめ +## まとめ { #conclusion } ここまで読みすべて理解したなら、世間の多くの開発者と比べて、仮想環境について**あなたはより多くのことを知っています**。🤓 diff --git a/docs/ja/llm-prompt.md b/docs/ja/llm-prompt.md index 18909cd59..de2616746 100644 --- a/docs/ja/llm-prompt.md +++ b/docs/ja/llm-prompt.md @@ -30,8 +30,7 @@ Use the following preferred translations when they apply in documentation prose: - request (HTTP): リクエスト - response (HTTP): レスポンス -- path operation: パスオペレーション -- path operation function: パスオペレーション関数 +- path operation: path operation (do not translate) ### `///` admonitions diff --git a/docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md b/docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md index 04e557d15..fe1606258 100644 --- a/docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md +++ b/docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md @@ -79,13 +79,13 @@ checker(q="somequery") ### `yield`와 `scope`가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-scope } -0.121.0 버전에서 FastAPI는 `yield`가 있는 의존성에 대해 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다. +0.121.0 버전에서 FastAPI는 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다. `Depends(scope="function")`를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 *경로 처리 함수*가 끝난 직후(클라이언트에 응답이 반환되기 전)에 실행됩니다. 그리고 `Depends(scope="request")`(기본값)를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 응답이 전송된 후에 실행됩니다. -자세한 내용은 [Dependencies with `yield` - Early exit and `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 문서를 참고하세요. +자세한 내용은 [`yield`가 있는 의존성 - 조기 종료와 `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 문서를 참고하세요. ### `yield`가 있는 의존성과 `StreamingResponse`, 기술 세부사항 { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details } @@ -133,7 +133,7 @@ SQLModel(또는 SQLAlchemy)을 사용하면서 이런 특정 사용 사례가 그러면 세션이 데이터베이스 연결을 해제하여, 다른 요청들이 이를 사용할 수 있게 됩니다. -`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료가 필요한 다른 사용 사례가 있다면, 여러분의 구체적인 사용 사례와 `yield`가 있는 의존성에 대한 조기 종료가 어떤 점에서 이득이 되는지를 포함해 GitHub Discussion Question을 생성해 주세요. +`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료가 필요한 다른 사용 사례가 있다면, 여러분의 구체적인 사용 사례와 `yield`가 있는 의존성에 대한 조기 종료가 어떤 점에서 이득이 되는지를 포함해 GitHub Discussions 질문을 생성해 주세요. `yield`가 있는 의존성에서 조기 종료에 대한 설득력 있는 사용 사례가 있다면, 조기 종료를 선택적으로 활성화할 수 있는 새로운 방법을 추가하는 것을 고려하겠습니다. @@ -145,7 +145,7 @@ FastAPI 0.110.0 이전에는 `yield`가 있는 의존성을 사용한 다음 그 ### 백그라운드 태스크와 `yield`가 있는 의존성, 기술 세부사항 { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details } -FastAPI 0.106.0 이전에는 `yield` 이후에 예외를 발생시키는 것이 불가능했습니다. `yield`가 있는 의존성의 종료 코드는 응답이 전송된 *후에* 실행되었기 때문에, [Exception Handlers](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}가 이미 실행된 뒤였습니다. +FastAPI 0.106.0 이전에는 `yield` 이후에 예외를 발생시키는 것이 불가능했습니다. `yield`가 있는 의존성의 종료 코드는 응답이 전송된 *후에* 실행되었기 때문에, [예외 핸들러](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}가 이미 실행된 뒤였습니다. 이는 주로 백그라운드 태스크 안에서 의존성이 "yield"한 동일한 객체들을 사용할 수 있게 하기 위한 설계였습니다. 백그라운드 태스크가 끝난 뒤에 종료 코드가 실행되었기 때문입니다. diff --git a/docs/ko/docs/advanced/wsgi.md b/docs/ko/docs/advanced/wsgi.md index 89cf57cfe..5e0e87c5e 100644 --- a/docs/ko/docs/advanced/wsgi.md +++ b/docs/ko/docs/advanced/wsgi.md @@ -1,32 +1,48 @@ -# WSGI 포함하기 - Flask, Django 그 외 { #including-wsgi-flask-django-others } +# WSGI 포함하기 - Flask, Django 등 { #including-wsgi-flask-django-others } -[서브 응용 프로그램 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [프록시 뒤편에서](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}에서 보았듯이 WSGI 응용 프로그램들을 마운트 할 수 있습니다. +[서브 애플리케이션 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [프록시 뒤에서](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것처럼 WSGI 애플리케이션을 마운트할 수 있습니다. -이를 위해 `WSGIMiddleware`를 사용해 WSGI 응용 프로그램(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다. +이를 위해 `WSGIMiddleware`를 사용해 WSGI 애플리케이션(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다. ## `WSGIMiddleware` 사용하기 { #using-wsgimiddleware } -`WSGIMiddleware`를 불러와야 합니다. +/// info | 정보 -그런 다음, WSGI(예: Flask) 응용 프로그램을 미들웨어로 포장합니다. +이를 사용하려면 `a2wsgi`를 설치해야 합니다. 예: `pip install a2wsgi` -그 후, 해당 경로에 마운트합니다. +/// -{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *} +`a2wsgi`에서 `WSGIMiddleware`를 import 해야 합니다. + +그런 다음, WSGI(예: Flask) 애플리케이션을 미들웨어로 감쌉니다. + +그리고 해당 경로에 마운트합니다. + +{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *} + +/// note | 참고 + +이전에 `fastapi.middleware.wsgi`의 `WSGIMiddleware` 사용을 권장했지만 이제는 더 이상 권장되지 않습니다. + +대신 `a2wsgi` 패키지 사용을 권장합니다. 사용 방법은 동일합니다. + +단, `a2wsgi` 패키지가 설치되어 있고 `a2wsgi`에서 `WSGIMiddleware`를 올바르게 import 하는지만 확인하세요. + +/// ## 확인하기 { #check-it } -이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 응용 프로그램에서 처리됩니다. +이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 애플리케이션에서 처리됩니다. 그리고 나머지는 **FastAPI**에 의해 처리됩니다. -실행하면 http://localhost:8000/v1/으로 이동해서 Flask의 응답을 볼 수 있습니다: +실행하고 http://localhost:8000/v1/로 이동하면 Flask의 응답을 볼 수 있습니다: ```txt Hello, World from Flask! ``` -그리고 다음으로 이동하면 http://localhost:8000/v2 **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다: +그리고 http://localhost:8000/v2로 이동하면 **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다: ```JSON { diff --git a/docs/ko/docs/deployment/docker.md b/docs/ko/docs/deployment/docker.md index be04c923a..20e341c26 100644 --- a/docs/ko/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/ko/docs/deployment/docker.md @@ -145,8 +145,6 @@ Successfully installed fastapi pydantic * 다음 내용으로 `main.py` 파일을 만듭니다: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -158,7 +156,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -245,14 +243,14 @@ Docker 지시어 cluster를 사용한다면, 각 컨테이너에서(**워커를 사용하는 Uvicorn** 같은) **프로세스 매니저**를 쓰는 대신, **클러스터 레벨**에서 **복제를 처리**하고 싶을 가능성이 큽니다. +**Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad 등의 복잡한 시스템으로 여러 머신에 분산된 컨테이너를 관리하는 클러스터를 사용한다면, 각 컨테이너에서(**워커를 사용하는 Uvicorn** 같은) **프로세스 매니저**를 쓰는 대신, **클러스터 레벨**에서 **복제를 처리**하고 싶을 가능성이 큽니다. Kubernetes 같은 분산 컨테이너 관리 시스템은 보통 들어오는 요청에 대한 **로드 밸런싱**을 지원하면서도, **컨테이너 복제**를 처리하는 통합된 방법을 가지고 있습니다. 모두 **클러스터 레벨**에서요. @@ -580,7 +578,7 @@ Kubernetes를 사용한다면, 이는 아마도 자동완성. 적은 디버깅 시간. +* **직관적**: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 자동완성. 적은 디버깅 시간. * **쉬움**: 쉽게 사용하고 배우도록 설계. 적은 문서 읽기 시간. * **짧음**: 코드 중복 최소화. 각 매개변수 선언의 여러 기능. 적은 버그. * **견고함**: 준비된 프로덕션 용 코드를 얻으십시오. 자동 대화형 문서와 함께. @@ -127,7 +127,7 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트 -웹 API 대신 터미널에서 사용할 CLI 앱을 만들고 있다면, **Typer**를 확인해 보십시오. +웹 API 대신 터미널에서 사용할 CLI 앱을 만들고 있다면, **Typer**를 확인해 보십시오. **Typer**는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 **CLI를 위한 FastAPI**가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀 @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" 다음 내용으로 `main.py` 파일을 만드십시오: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): 여러분의 코드가 `async` / `await`을 사용한다면, `async def`를 사용하십시오: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ INFO: Application startup complete. Pydantic 덕분에 표준 Python 타입을 사용해 본문을 선언합니다. -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union - +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -309,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @@ -374,7 +368,7 @@ item: Item * 데이터 검증: * 데이터가 유효하지 않을 때 자동으로 생성하는 명확한 에러. * 깊이 중첩된 JSON 객체에 대한 유효성 검사. -* 입력 데이터 변환: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들: +* 입력 데이터 변환: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들: * JSON. * 경로 매개변수. * 쿼리 매개변수. @@ -382,7 +376,7 @@ item: Item * 헤더. * 폼(Forms). * 파일. -* 출력 데이터 변환: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로): +* 출력 데이터 변환: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로): * 파이썬 타입 변환 (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, 등). * `datetime` 객체. * `UUID` 객체. @@ -445,7 +439,7 @@ item: Item * 서로 다른 장소에서 **매개변수** 선언: **헤더**, **쿠키**, **폼 필드** 그리고 **파일**. * `maximum_length` 또는 `regex`처럼 **유효성 제약**하는 방법. -* 강력하고 사용하기 쉬운 **의존성 주입** 시스템. +* 강력하고 사용하기 쉬운 **의존성 주입** 시스템. * **OAuth2** 지원을 포함한 **JWT tokens** 및 **HTTP Basic**을 갖는 보안과 인증. * (Pydantic 덕분에) **깊은 중첩 JSON 모델**을 선언하는데 더 진보한 (하지만 마찬가지로 쉬운) 기술. * Strawberry 및 기타 라이브러리와의 **GraphQL** 통합. diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md index 701351e63..bebdffed8 100644 --- a/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -102,15 +102,16 @@ 기본적으로 단일 값은 쿼리 매개변수로 해석되므로, 명시적으로 `Query`를 추가할 필요 없이 이렇게 하면 됩니다: +```Python +q: str | None = None +``` + +또는 Python 3.9에서는: + ```Python q: Union[str, None] = None ``` -또는 Python 3.10 이상에서는: - -```Python -q: str | None = None -``` 예를 들어: diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md index b8a87667a..baef3fb40 100644 --- a/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md +++ b/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -52,11 +52,11 @@ `summary`와 `description`을 추가할 수 있습니다: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} ## 독스트링으로 만든 설명 { #description-from-docstring } -설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 처리* 설명을 함수 docstring에 선언할 수 있으며, **FastAPI**는 그곳에서 이를 읽습니다. +설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 처리* 설명을 함수 docstring에 선언할 수 있으며, **FastAPI**는 그곳에서 이를 읽습니다. 독스트링에는 Markdown을 작성할 수 있으며, (독스트링의 들여쓰기를 고려하여) 올바르게 해석되고 표시됩니다. @@ -70,7 +70,7 @@ `response_description` 매개변수로 응답에 관한 설명을 명시할 수 있습니다: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} /// info | 정보 @@ -90,7 +90,7 @@ OpenAPI는 각 *경로 처리*가 응답에 관한 설명을 요구할 것을 ## *경로 처리* 지원중단하기 { #deprecate-a-path-operation } -*경로 처리*를 제거하지 않고 deprecated로 표시해야 한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다: +*경로 처리*를 제거하지 않고 deprecated로 표시해야 한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다: {* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py39.py hl[16] *} diff --git a/docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md b/docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md index 1ad9ea617..959a7f3c2 100644 --- a/docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md +++ b/docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md @@ -148,7 +148,7 @@ Antes do FastAPI 0.106.0, lançar exceções após o `yield` não era possível, Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas. -Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a resposta percorrer a rede. +Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a response percorrer a rede. /// tip | Dica diff --git a/docs/pt/docs/advanced/wsgi.md b/docs/pt/docs/advanced/wsgi.md index c3c21d430..99b783cdb 100644 --- a/docs/pt/docs/advanced/wsgi.md +++ b/docs/pt/docs/advanced/wsgi.md @@ -6,13 +6,29 @@ Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicaç ## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware } -Você precisa importar o `WSGIMiddleware`. +/// info | Informação + +Isso requer instalar `a2wsgi`, por exemplo com `pip install a2wsgi`. + +/// + +Você precisa importar o `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`. Em seguida, encapsule a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware. E então monte isso sob um path. -{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *} +{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *} + +/// note | Nota + +Anteriormente, recomendava-se usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, mas agora está descontinuado. + +É aconselhável usar o pacote `a2wsgi` em seu lugar. O uso permanece o mesmo. + +Apenas certifique-se de que o pacote `a2wsgi` está instalado e importe `WSGIMiddleware` corretamente de `a2wsgi`. + +/// ## Confira { #check-it } diff --git a/docs/pt/docs/deployment/docker.md b/docs/pt/docs/deployment/docker.md index b26a69b54..d47a15394 100644 --- a/docs/pt/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/pt/docs/deployment/docker.md @@ -145,8 +145,6 @@ Há outros formatos e ferramentas para definir e instalar dependências de pacot * Crie um arquivo `main.py` com: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -158,7 +156,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -572,7 +570,7 @@ Se você tiver uma configuração simples, com um **único contêiner** que ent ### Imagem Docker base { #base-docker-image } -Antes havia uma imagem oficial do FastAPI para Docker: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. Mas agora ela está descontinuada. ⛔️ +Antes havia uma imagem oficial do FastAPI para Docker: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker. Mas agora ela está descontinuada. ⛔️ Você provavelmente **não** deve usar essa imagem base do Docker (ou qualquer outra semelhante). diff --git a/docs/pt/docs/index.md b/docs/pt/docs/index.md index 4e3be586d..e61cc2e2f 100644 --- a/docs/pt/docs/index.md +++ b/docs/pt/docs/index.md @@ -33,7 +33,7 @@ --- -FastAPI é um moderno e rápido (alta performance) _framework web_ para construção de APIs com Python, baseado nos _type hints_ padrões do Python. +FastAPI é um moderno e rápido (alta performance) framework web para construção de APIs com Python, baseado nos type hints padrões do Python. Os recursos chave são: @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" Crie um arquivo `main.py` com: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): Se seu código utiliza `async` / `await`, use `async def`: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ Agora modifique o arquivo `main.py` para receber um corpo de uma requisição `P Declare o corpo utilizando tipos padrão Python, graças ao Pydantic. -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union - +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -309,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @@ -411,7 +405,7 @@ Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá: * Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por: * Sistemas de documentação interativos. * Sistemas de clientes de geração de código automáticos, para muitas linguagens. -* Fornecer diretamente 2 interfaces _web_ de documentação interativa. +* Fornecer diretamente 2 interfaces web de documentação interativa. --- @@ -510,7 +504,7 @@ Siga os tutoriais do seu provedor de nuvem para implantar aplicações FastAPI c ## Performance { #performance } -Testes de performance da _Independent TechEmpower_ mostram aplicações **FastAPI** rodando sob Uvicorn como um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*) +Testes de performance da Independent TechEmpower mostram aplicações **FastAPI** rodando sob Uvicorn como um dos frameworks Python mais rápidos disponíveis, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*) Para entender mais sobre isso, veja a seção Comparações. @@ -530,7 +524,7 @@ Utilizado pelo Starlette: * httpx - Obrigatório caso você queira utilizar o `TestClient`. * jinja2 - Obrigatório se você quer utilizar a configuração padrão de templates. -* python-multipart - Obrigatório se você deseja suporte a "parsing" de formulário, com `request.form()`. +* python-multipart - Obrigatório se você deseja suporte a "parsing" de formulário, com `request.form()`. Utilizado pelo FastAPI: diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md index 3cba04912..24f35b210 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -101,13 +101,13 @@ Obviamente, você também pode declarar parâmetros de consulta assim que você Dado que, por padrão, valores singulares são interpretados como parâmetros de consulta, você não precisa explicitamente adicionar uma `Query`, você pode somente: ```Python -q: Union[str, None] = None +q: str | None = None ``` -Ou como em Python 3.10 e versões superiores: +Ou em Python 3.9: ```Python -q: str | None = None +q: Union[str, None] = None ``` Por exemplo: diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/pt/docs/tutorial/path-operation-configuration.md index 84eebc128..2527c2892 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/path-operation-configuration.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -52,7 +52,7 @@ Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`. Você pode adicionar um `summary` e uma `description`: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} ## Descrição do docstring { #description-from-docstring } @@ -70,7 +70,7 @@ Ela será usada nas documentações interativas: Você pode especificar a descrição da resposta com o parâmetro `response_description`: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} /// info | Informação diff --git a/docs/ru/docs/advanced/advanced-dependencies.md b/docs/ru/docs/advanced/advanced-dependencies.md index cc6691b30..fb2643cd5 100644 --- a/docs/ru/docs/advanced/advanced-dependencies.md +++ b/docs/ru/docs/advanced/advanced-dependencies.md @@ -48,7 +48,7 @@ checker(q="somequery") ``` -…и передаст возвращённое значение как значение зависимости в нашу *функцию-обработчике пути* в параметр `fixed_content_included`: +…и передаст возвращённое значение как значение зависимости в параметр `fixed_content_included` нашей *функции-обработчика пути*: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *} diff --git a/docs/ru/docs/advanced/wsgi.md b/docs/ru/docs/advanced/wsgi.md index 64d7c7a28..41d3a169c 100644 --- a/docs/ru/docs/advanced/wsgi.md +++ b/docs/ru/docs/advanced/wsgi.md @@ -6,13 +6,29 @@ ## Использование `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware } -Нужно импортировать `WSGIMiddleware`. +/// info | Информация + +Для этого требуется установить `a2wsgi`, например с помощью `pip install a2wsgi`. + +/// + +Нужно импортировать `WSGIMiddleware` из `a2wsgi`. Затем оберните WSGI‑приложение (например, Flask) в middleware (Промежуточный слой). После этого смонтируйте его на путь. -{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *} +{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *} + +/// note | Примечание + +Ранее рекомендовалось использовать `WSGIMiddleware` из `fastapi.middleware.wsgi`, но теперь он помечен как устаревший. + +Вместо него рекомендуется использовать пакет `a2wsgi`. Использование остаётся таким же. + +Просто убедитесь, что пакет `a2wsgi` установлен, и импортируйте `WSGIMiddleware` из `a2wsgi`. + +/// ## Проверьте { #check-it } diff --git a/docs/ru/docs/deployment/docker.md b/docs/ru/docs/deployment/docker.md index 3937b0165..9e8562be7 100644 --- a/docs/ru/docs/deployment/docker.md +++ b/docs/ru/docs/deployment/docker.md @@ -145,8 +145,6 @@ Successfully installed fastapi pydantic * Создайте файл `main.py` со следующим содержимым: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -158,7 +156,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` diff --git a/docs/ru/docs/index.md b/docs/ru/docs/index.md index 02b1c9a28..b1a0c9a2e 100644 --- a/docs/ru/docs/index.md +++ b/docs/ru/docs/index.md @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" Создайте файл `main.py` со следующим содержимым: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): Если ваш код использует `async` / `await`, используйте `async def`: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ INFO: Application startup complete. Объявите тело запроса, используя стандартные типы Python, спасибо Pydantic. -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union - +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -309,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/ru/docs/tutorial/body-multiple-params.md index 9ae57a311..9d9400494 100644 --- a/docs/ru/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/ru/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -101,13 +101,13 @@ Поскольку по умолчанию, отдельные значения интерпретируются как query-параметры, вам не нужно явно добавлять `Query`, вы можете просто сделать так: ```Python -q: Union[str, None] = None +q: str | None = None ``` -Или в Python 3.10 и выше: +Или в Python 3.9: ```Python -q: str | None = None +q: Union[str, None] = None ``` Например: @@ -116,7 +116,7 @@ q: str | None = None /// info | Информация -`Body` также имеет все те же дополнительные параметры валидации и метаданных, как у `Query`,`Path` и других, которые вы увидите позже. +`Body` также имеет все те же дополнительные параметры валидации и метаданных, как у `Query`, `Path` и других, которые вы увидите позже. /// diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/ru/docs/tutorial/path-operation-configuration.md index 96a54ffea..112a1efca 100644 --- a/docs/ru/docs/tutorial/path-operation-configuration.md +++ b/docs/ru/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -52,7 +52,7 @@ Вы можете добавить параметры `summary` и `description`: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} ## Описание из строк документации { #description-from-docstring } @@ -70,7 +70,7 @@ Вы можете указать описание ответа с помощью параметра `response_description`: -{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *} +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} /// info | Дополнительная информация @@ -78,7 +78,7 @@ /// -/// check +/// check | Проверка OpenAPI указывает, что каждой *операции пути* необходимо описание ответа. diff --git a/docs/tr/docs/_llm-test.md b/docs/tr/docs/_llm-test.md new file mode 100644 index 000000000..0ca218e6e --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/_llm-test.md @@ -0,0 +1,503 @@ +# LLM test dosyası { #llm-test-file } + +Bu doküman, dokümantasyonu çeviren LLM'nin `scripts/translate.py` içindeki `general_prompt`'u ve `docs/{language code}/llm-prompt.md` içindeki dile özel prompt'u anlayıp anlamadığını test eder. Dile özel prompt, `general_prompt`'a eklenir. + +Buraya eklenen testler, dile özel prompt'ları tasarlayan herkes tarafından görülecektir. + +Şu şekilde kullanın: + +* Dile özel bir prompt bulundurun: `docs/{language code}/llm-prompt.md`. +* Bu dokümanın hedeflediğiniz dile sıfırdan yeni bir çevirisini yapın (örneğin `translate.py` içindeki `translate-page` komutu). Bu, çeviriyi `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` altında oluşturur. +* Çeviride her şeyin yolunda olup olmadığını kontrol edin. +* Gerekirse dile özel prompt'u, genel prompt'u veya İngilizce dokümanı iyileştirin. +* Ardından çeviride kalan sorunları elle düzeltin; böylece iyi bir çeviri elde edin. +* İyi çeviri yerindeyken yeniden çeviri yapın. İdeal sonuç, LLM'nin artık çeviride hiçbir değişiklik yapmamasıdır. Bu da genel prompt'un ve dile özel prompt'un olabilecek en iyi hâle geldiği anlamına gelir (bazen rastgele gibi görünen birkaç değişiklik yapabilir; çünkü LLM'ler deterministik algoritmalar değildir). + +Testler: + +## Code snippets { #code-snippets } + +//// tab | Test + +Bu bir code snippet: `foo`. Bu da başka bir code snippet: `bar`. Bir tane daha: `baz quux`. + +//// + +//// tab | Bilgi + +Code snippet'lerin içeriği olduğu gibi bırakılmalıdır. + +`script/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Content of code snippets` bölümüne bakın. + +//// + +## Alıntılar { #quotes } + +//// tab | Test + +Dün bir arkadaşım şunu yazdı: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". Ben de şunu yanıtladım: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'". + +/// note | Not + +LLM muhtemelen bunu yanlış çevirecektir. Yeniden çeviri yapıldığında düzeltilmiş çeviriyi koruyup korumadığı önemlidir. + +/// + +//// + +//// tab | Bilgi + +Prompt tasarlayan kişi, düz tırnakları tipografik tırnaklara dönüştürüp dönüştürmemeyi seçebilir. Olduğu gibi bırakmak da uygundur. + +Örneğin `docs/de/llm-prompt.md` içindeki `### Quotes` bölümüne bakın. + +//// + +## Code snippet'lerde alıntılar { #quotes-in-code-snippets } + +//// tab | Test + +`pip install "foo[bar]"` + +Code snippet'lerde string literal örnekleri: `"this"`, `'that'`. + +Code snippet'lerde string literal için zor bir örnek: `f"I like {'oranges' if orange else "apples"}"` + +Hardcore: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you have spelled it incorrectly". To which I answered: "Correct, but 'incorrectly' is incorrectly not '"incorrectly"'"` + +//// + +//// tab | Bilgi + +... Ancak code snippet'lerin içindeki tırnaklar olduğu gibi kalmalıdır. + +//// + +## Code block'lar { #code-blocks } + +//// tab | Test + +Bir Bash code örneği... + +```bash +# Evrene bir selam yazdır +echo "Hello universe" +``` + +...ve bir console code örneği... + +```console +$ fastapi run main.py + FastAPI Starting server + Searching for package file structure +``` + +...ve bir başka console code örneği... + +```console +// "Code" adında bir dizin oluştur +$ mkdir code +// O dizine geç +$ cd code +``` + +...ve bir Python code örneği... + +```Python +wont_work() # This won't work 😱 +works(foo="bar") # This works 🎉 +``` + +...ve hepsi bu. + +//// + +//// tab | Bilgi + +Code block'ların içindeki code değiştirilmemelidir; tek istisna yorumlardır (comments). + +`script/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Content of code blocks` bölümüne bakın. + +//// + +## Sekmeler ve renkli kutular { #tabs-and-colored-boxes } + +//// tab | Test + +/// info | Bilgi +Some text +/// + +/// note | Not +Some text +/// + +/// note | Teknik Detaylar +Some text +/// + +/// check | Ek bilgi +Some text +/// + +/// tip | İpucu +Some text +/// + +/// warning | Uyarı +Some text +/// + +/// danger | Tehlike +Some text +/// + +//// + +//// tab | Bilgi + +Sekmelerin ve `Info`/`Note`/`Warning`/vb. blokların başlığı, dikey çizgiden (`|`) sonra çeviri olarak eklenmelidir. + +`script/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Special blocks` ve `### Tab blocks` bölümlerine bakın. + +//// + +## Web ve internal link'ler { #web-and-internal-links } + +//// tab | Test + +Link metni çevrilmelidir, link adresi değişmeden kalmalıdır: + +* [Yukarıdaki başlığa link](#code-snippets) +* [Internal link](index.md#installation){.internal-link target=_blank} +* External link +* Link to a style +* Link to a script +* Link to an image + +Link metni çevrilmelidir, link adresi çeviriye işaret etmelidir: + +* FastAPI link + +//// + +//// tab | Bilgi + +Link'ler çevrilmelidir, ancak adresleri değişmeden kalmalıdır. Bir istisna, FastAPI dokümantasyonunun sayfalarına verilen mutlak link'lerdir. Bu durumda link, çeviriye işaret etmelidir. + +`script/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Links` bölümüne bakın. + +//// + +## HTML "abbr" öğeleri { #html-abbr-elements } + +//// tab | Test + +Burada HTML "abbr" öğeleriyle sarılmış bazı şeyler var (bazıları uydurma): + +### abbr tam bir ifade verir { #the-abbr-gives-a-full-phrase } + +* GTD +* lt +* XWT +* PSGI + +### abbr bir açıklama verir { #the-abbr-gives-an-explanation } + +* cluster +* Deep Learning + +### abbr tam bir ifade ve bir açıklama verir { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation } + +* MDN +* I/O. + +//// + +//// tab | Bilgi + +"abbr" öğelerinin "title" attribute'ları belirli talimatlara göre çevrilir. + +Çeviriler, LLM'nin kaldırmaması gereken kendi "abbr" öğelerini ekleyebilir. Örneğin İngilizce kelimeleri açıklamak için. + +`script/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### HTML abbr elements` bölümüne bakın. + +//// + +## Başlıklar { #headings } + +//// tab | Test + +### Bir web uygulaması geliştirin - bir öğretici { #develop-a-webapp-a-tutorial } + +Merhaba. + +### Type hint'ler ve -annotation'lar { #type-hints-and-annotations } + +Tekrar merhaba. + +### Super- ve subclass'lar { #super-and-subclasses } + +Tekrar merhaba. + +//// + +//// tab | Bilgi + +Başlıklarla ilgili tek katı kural, LLM'nin süslü parantezler içindeki hash kısmını değiştirmemesidir; böylece link'ler bozulmaz. + +`script/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Headings` bölümüne bakın. + +Dile özel bazı talimatlar için örneğin `docs/de/llm-prompt.md` içindeki `### Headings` bölümüne bakın. + +//// + +## Dokümanlarda kullanılan terimler { #terms-used-in-the-docs } + +//// tab | Test + +* siz +* sizin + +* örn. +* vb. + +* `foo` bir `int` olarak +* `bar` bir `str` olarak +* `baz` bir `list` olarak + +* Tutorial - Kullanıcı kılavuzu +* İleri Düzey Kullanıcı Kılavuzu +* SQLModel dokümanları +* API dokümanları +* otomatik dokümanlar + +* Veri Bilimi +* Deep Learning +* Machine Learning +* Dependency Injection +* HTTP Basic authentication +* HTTP Digest +* ISO formatı +* JSON Schema standardı +* JSON schema +* schema tanımı +* Password Flow +* Mobil + +* deprecated +* designed +* invalid +* on the fly +* standard +* default +* case-sensitive +* case-insensitive + +* uygulamayı serve etmek +* sayfayı serve etmek + +* app +* application + +* request +* response +* error response + +* path operation +* path operation decorator +* path operation function + +* body +* request body +* response body +* JSON body +* form body +* file body +* function body + +* parameter +* body parameter +* path parameter +* query parameter +* cookie parameter +* header parameter +* form parameter +* function parameter + +* event +* startup event +* server'ın startup'ı +* shutdown event +* lifespan event + +* handler +* event handler +* exception handler +* handle etmek + +* model +* Pydantic model +* data model +* database model +* form model +* model object + +* class +* base class +* parent class +* subclass +* child class +* sibling class +* class method + +* header +* headers +* authorization header +* `Authorization` header +* forwarded header + +* dependency injection system +* dependency +* dependable +* dependant + +* I/O bound +* CPU bound +* concurrency +* parallelism +* multiprocessing + +* env var +* environment variable +* `PATH` +* `PATH` variable + +* authentication +* authentication provider +* authorization +* authorization form +* authorization provider +* kullanıcı authenticate olur +* sistem kullanıcıyı authenticate eder + +* CLI +* command line interface + +* server +* client + +* cloud provider +* cloud service + +* geliştirme +* geliştirme aşamaları + +* dict +* dictionary +* enumeration +* enum +* enum member + +* encoder +* decoder +* encode etmek +* decode etmek + +* exception +* raise etmek + +* expression +* statement + +* frontend +* backend + +* GitHub discussion +* GitHub issue + +* performance +* performance optimization + +* return type +* return value + +* security +* security scheme + +* task +* background task +* task function + +* template +* template engine + +* type annotation +* type hint + +* server worker +* Uvicorn worker +* Gunicorn Worker +* worker process +* worker class +* workload + +* deployment +* deploy etmek + +* SDK +* software development kit + +* `APIRouter` +* `requirements.txt` +* Bearer Token +* breaking change +* bug +* button +* callable +* code +* commit +* context manager +* coroutine +* database session +* disk +* domain +* engine +* fake X +* HTTP GET method +* item +* library +* lifespan +* lock +* middleware +* mobile application +* module +* mounting +* network +* origin +* override +* payload +* processor +* property +* proxy +* pull request +* query +* RAM +* remote machine +* status code +* string +* tag +* web framework +* wildcard +* return etmek +* validate etmek + +//// + +//// tab | Bilgi + +Bu, dokümanlarda görülen (çoğunlukla) teknik terimlerin eksiksiz ve normatif olmayan bir listesidir. Prompt tasarlayan kişi için, LLM'nin hangi terimlerde desteğe ihtiyaç duyduğunu anlamada yardımcı olabilir. Örneğin iyi bir çeviriyi sürekli daha zayıf bir çeviriye geri alıyorsa. Ya da sizin dilinizde bir terimi çekimlemekte (conjugating/declinating) zorlanıyorsa. + +Örneğin `docs/de/llm-prompt.md` içindeki `### List of English terms and their preferred German translations` bölümüne bakın. + +//// diff --git a/docs/tr/docs/advanced/additional-responses.md b/docs/tr/docs/advanced/additional-responses.md new file mode 100644 index 000000000..c8e372775 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/additional-responses.md @@ -0,0 +1,247 @@ +# OpenAPI'de Ek Response'lar { #additional-responses-in-openapi } + +/// warning | Uyarı + +Bu konu oldukça ileri seviye bir konudur. + +**FastAPI**'ye yeni başlıyorsanız buna ihtiyaç duymayabilirsiniz. + +/// + +Ek status code'lar, media type'lar, açıklamalar vb. ile ek response'lar tanımlayabilirsiniz. + +Bu ek response'lar OpenAPI şemasına dahil edilir; dolayısıyla API dokümanlarında da görünürler. + +Ancak bu ek response'lar için, status code'unuzu ve içeriğinizi vererek `JSONResponse` gibi bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzden emin olmanız gerekir. + +## `model` ile Ek Response { #additional-response-with-model } + +*Path operation decorator*'larınıza `responses` adlı bir parametre geçebilirsiniz. + +Bu parametre bir `dict` alır: anahtarlar her response için status code'lardır (`200` gibi), değerler ise her birine ait bilgileri içeren başka `dict`'lerdir. + +Bu response `dict`'lerinin her birinde, `response_model`'e benzer şekilde bir Pydantic model içeren `model` anahtarı olabilir. + +**FastAPI** bu modeli alır, JSON Schema'sını üretir ve OpenAPI'de doğru yere ekler. + +Örneğin, `404` status code'u ve `Message` Pydantic model'i ile başka bir response tanımlamak için şunu yazabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py39.py hl[18,22] *} + +/// note | Not + +`JSONResponse`'u doğrudan döndürmeniz gerektiğini unutmayın. + +/// + +/// info | Bilgi + +`model` anahtarı OpenAPI'nin bir parçası değildir. + +**FastAPI** buradaki Pydantic model'i alır, JSON Schema'yı üretir ve doğru yere yerleştirir. + +Doğru yer şurasıdır: + +* Değeri başka bir JSON nesnesi (`dict`) olan `content` anahtarının içinde: + * Media type anahtarı (örn. `application/json`) bulunur; bunun değeri başka bir JSON nesnesidir ve onun içinde: + * Değeri model'den gelen JSON Schema olan `schema` anahtarı vardır; doğru yer burasıdır. + * **FastAPI** bunu doğrudan gömmek yerine OpenAPI'deki başka bir yerde bulunan global JSON Schema'lara bir referans ekler. Böylece diğer uygulamalar ve client'lar bu JSON Schema'ları doğrudan kullanabilir, daha iyi code generation araçları sağlayabilir, vb. + +/// + +Bu *path operation* için OpenAPI'de üretilen response'lar şöyle olur: + +```JSON hl_lines="3-12" +{ + "responses": { + "404": { + "description": "Additional Response", + "content": { + "application/json": { + "schema": { + "$ref": "#/components/schemas/Message" + } + } + } + }, + "200": { + "description": "Successful Response", + "content": { + "application/json": { + "schema": { + "$ref": "#/components/schemas/Item" + } + } + } + }, + "422": { + "description": "Validation Error", + "content": { + "application/json": { + "schema": { + "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError" + } + } + } + } + } +} +``` + +Schema'lar OpenAPI şemasının içinde başka bir yere referanslanır: + +```JSON hl_lines="4-16" +{ + "components": { + "schemas": { + "Message": { + "title": "Message", + "required": [ + "message" + ], + "type": "object", + "properties": { + "message": { + "title": "Message", + "type": "string" + } + } + }, + "Item": { + "title": "Item", + "required": [ + "id", + "value" + ], + "type": "object", + "properties": { + "id": { + "title": "Id", + "type": "string" + }, + "value": { + "title": "Value", + "type": "string" + } + } + }, + "ValidationError": { + "title": "ValidationError", + "required": [ + "loc", + "msg", + "type" + ], + "type": "object", + "properties": { + "loc": { + "title": "Location", + "type": "array", + "items": { + "type": "string" + } + }, + "msg": { + "title": "Message", + "type": "string" + }, + "type": { + "title": "Error Type", + "type": "string" + } + } + }, + "HTTPValidationError": { + "title": "HTTPValidationError", + "type": "object", + "properties": { + "detail": { + "title": "Detail", + "type": "array", + "items": { + "$ref": "#/components/schemas/ValidationError" + } + } + } + } + } + } +} +``` + +## Ana Response İçin Ek Media Type'lar { #additional-media-types-for-the-main-response } + +Aynı `responses` parametresini, aynı ana response için farklı media type'lar eklemek amacıyla da kullanabilirsiniz. + +Örneğin, `image/png` için ek bir media type ekleyerek, *path operation*'ınızın bir JSON nesnesi (media type `application/json`) ya da bir PNG görseli döndürebildiğini belirtebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *} + +/// note | Not + +Görseli `FileResponse` kullanarak doğrudan döndürmeniz gerektiğine dikkat edin. + +/// + +/// info | Bilgi + +`responses` parametrenizde açıkça farklı bir media type belirtmediğiniz sürece FastAPI, response'un ana response class'ı ile aynı media type'a sahip olduğunu varsayar (varsayılan `application/json`). + +Ancak media type'ı `None` olan özel bir response class belirttiyseniz, FastAPI ilişkili bir model'i olan tüm ek response'lar için `application/json` kullanır. + +/// + +## Bilgileri Birleştirme { #combining-information } + +`response_model`, `status_code` ve `responses` parametreleri dahil olmak üzere, response bilgilerini birden fazla yerden birleştirebilirsiniz. + +Varsayılan `200` status code'unu (ya da gerekiyorsa özel bir tane) kullanarak bir `response_model` tanımlayabilir, ardından aynı response için ek bilgileri `responses` içinde, doğrudan OpenAPI şemasına ekleyebilirsiniz. + +**FastAPI**, `responses` içindeki ek bilgileri korur ve model'inizin JSON Schema'sı ile birleştirir. + +Örneğin, Pydantic model kullanan ve özel bir `description` içeren `404` status code'lu bir response tanımlayabilirsiniz. + +Ayrıca `response_model`'inizi kullanan, ancak özel bir `example` içeren `200` status code'lu bir response da tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py39.py hl[20:31] *} + +Bunların hepsi OpenAPI'nize birleştirilerek dahil edilir ve API dokümanlarında gösterilir: + + + +## Ön Tanımlı Response'ları Özel Olanlarla Birleştirme { #combine-predefined-responses-and-custom-ones } + +Birçok *path operation* için geçerli olacak bazı ön tanımlı response'larınız olabilir; ancak bunları her *path operation*'ın ihtiyaç duyduğu özel response'larla birleştirmek isteyebilirsiniz. + +Bu durumlarda, Python'daki bir `dict`'i `**dict_to_unpack` ile "unpacking" tekniğini kullanabilirsiniz: + +```Python +old_dict = { + "old key": "old value", + "second old key": "second old value", +} +new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"} +``` + +Burada `new_dict`, `old_dict` içindeki tüm key-value çiftlerini ve buna ek olarak yeni key-value çiftini içerir: + +```Python +{ + "old key": "old value", + "second old key": "second old value", + "new key": "new value", +} +``` + +Bu tekniği, *path operation*'larınızda bazı ön tanımlı response'ları yeniden kullanmak ve bunları ek özel response'larla birleştirmek için kullanabilirsiniz. + +Örneğin: + +{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *} + +## OpenAPI Response'ları Hakkında Daha Fazla Bilgi { #more-information-about-openapi-responses } + +Response'ların içine tam olarak neleri dahil edebileceğinizi görmek için OpenAPI spesifikasyonundaki şu bölümlere bakabilirsiniz: + +* OpenAPI Responses Object, `Response Object`'i içerir. +* OpenAPI Response Object, buradaki her şeyi `responses` parametreniz içinde, her bir response'un içine doğrudan ekleyebilirsiniz. Buna `description`, `headers`, `content` (bunun içinde farklı media type'lar ve JSON Schema'lar tanımlarsınız) ve `links` dahildir. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/additional-status-codes.md b/docs/tr/docs/advanced/additional-status-codes.md new file mode 100644 index 000000000..710a6459f --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/additional-status-codes.md @@ -0,0 +1,41 @@ +# Ek Status Code'ları { #additional-status-codes } + +Varsayılan olarak **FastAPI**, response'ları bir `JSONResponse` kullanarak döndürür; *path operation*'ınızdan döndürdüğünüz içeriği bu `JSONResponse`'un içine yerleştirir. + +Varsayılan status code'u veya *path operation* içinde sizin belirlediğiniz status code'u kullanır. + +## Ek status code'ları { #additional-status-codes_1 } + +Ana status code'a ek olarak başka status code'lar da döndürmek istiyorsanız, `JSONResponse` gibi bir `Response`'u doğrudan döndürerek bunu yapabilirsiniz ve ek status code'u doğrudan orada ayarlarsınız. + +Örneğin, item'ları güncellemeye izin veren bir *path operation*'ınız olduğunu düşünelim; başarılı olduğunda 200 "OK" HTTP status code'unu döndürüyor olsun. + +Ancak yeni item'ları da kabul etmesini istiyorsunuz. Ve item daha önce yoksa, onu oluşturup 201 "Created" HTTP status code'unu döndürsün. + +Bunu yapmak için `JSONResponse` import edin ve içeriğinizi doğrudan onunla döndürün; istediğiniz `status_code`'u da ayarlayın: + +{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *} + +/// warning | Uyarı + +Yukarıdaki örnekte olduğu gibi bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzde, response aynen olduğu gibi döndürülür. + +Bir model ile serialize edilmez, vb. + +İçinde olmasını istediğiniz veriyi taşıdığından emin olun ve değerlerin geçerli JSON olduğundan emin olun (eğer `JSONResponse` kullanıyorsanız). + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içindekileri `fastapi.responses` altında da sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'ten gelir. `status` için de aynı durum geçerlidir. + +/// + +## OpenAPI ve API docs { #openapi-and-api-docs } + +Ek status code'ları ve response'ları doğrudan döndürürseniz, FastAPI sizin ne döndüreceğinizi önceden bilemeyeceği için bunlar OpenAPI şemasına (API docs) dahil edilmez. + +Ancak bunu kodunuzda şu şekilde dokümante edebilirsiniz: [Ek Response'lar](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/advanced-dependencies.md b/docs/tr/docs/advanced/advanced-dependencies.md new file mode 100644 index 000000000..8afb544bd --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/advanced-dependencies.md @@ -0,0 +1,163 @@ +# Gelişmiş Dependency'ler { #advanced-dependencies } + +## Parametreli dependency'ler { #parameterized-dependencies } + +Şimdiye kadar gördüğümüz tüm dependency'ler sabit bir function ya da class idi. + +Ancak, birçok farklı function veya class tanımlamak zorunda kalmadan, dependency üzerinde bazı parametreler ayarlamak isteyebileceğiniz durumlar olabilir. + +Örneğin, query parametresi `q`'nun belirli bir sabit içeriği barındırıp barındırmadığını kontrol eden bir dependency istediğimizi düşünelim. + +Ama bu sabit içeriği parametreleştirebilmek istiyoruz. + +## "Callable" bir instance { #a-callable-instance } + +Python'da bir class'ın instance'ını "callable" yapmanın bir yolu vardır. + +Class'ın kendisini değil (zaten callable'dır), o class'ın bir instance'ını. + +Bunu yapmak için `__call__` adında bir method tanımlarız: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *} + +Bu durumda, ek parametreleri ve alt-dependency'leri kontrol etmek için **FastAPI**'nin kullanacağı şey bu `__call__` olacaktır; ayrıca daha sonra *path operation function* içindeki parametreye bir değer geçmek için çağrılacak olan da budur. + +## Instance'ı parametreleştirme { #parameterize-the-instance } + +Ve şimdi, dependency'yi "parametreleştirmek" için kullanacağımız instance parametrelerini tanımlamak üzere `__init__` kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *} + +Bu durumda **FastAPI**, `__init__` ile asla uğraşmaz veya onu önemsemez; onu doğrudan kendi kodumuzda kullanırız. + +## Bir instance oluşturma { #create-an-instance } + +Bu class'tan bir instance'ı şöyle oluşturabiliriz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *} + +Böylece dependency'mizi "parametreleştirmiş" oluruz; artık içinde `"bar"` vardır ve bu değer `checker.fixed_content` attribute'u olarak durur. + +## Instance'ı dependency olarak kullanma { #use-the-instance-as-a-dependency } + +Sonra `Depends(FixedContentQueryChecker)` yerine `Depends(checker)` içinde bu `checker`'ı kullanabiliriz. Çünkü dependency, class'ın kendisi değil, `checker` instance'ıdır. + +Ve dependency çözülürken **FastAPI** bu `checker`'ı şöyle çağırır: + +```Python +checker(q="somequery") +``` + +...ve bunun döndürdüğü her şeyi, *path operation function* içinde `fixed_content_included` parametresine dependency değeri olarak geçirir: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *} + +/// tip | İpucu + +Bunların tamamı biraz yapay görünebilir. Ayrıca bunun nasıl faydalı olduğu da henüz çok net olmayabilir. + +Bu örnekler bilerek basit tutuldu; ama mekanizmanın nasıl çalıştığını gösteriyor. + +Security bölümlerinde, aynı şekilde implement edilmiş yardımcı function'lar bulunuyor. + +Buradaki her şeyi anladıysanız, security için kullanılan bu yardımcı araçların arka planda nasıl çalıştığını da zaten biliyorsunuz demektir. + +/// + +## `yield`, `HTTPException`, `except` ve Background Tasks ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks } + +/// warning | Uyarı + +Büyük ihtimalle bu teknik detaylara ihtiyacınız yok. + +Bu detaylar, özellikle 0.121.0'dan eski bir FastAPI uygulamanız varsa ve `yield` kullanan dependency'lerle ilgili sorunlar yaşıyorsanız faydalıdır. + +/// + +`yield` kullanan dependency'ler; farklı kullanım senaryolarını kapsamak ve bazı sorunları düzeltmek için zaman içinde evrildi. Aşağıda nelerin değiştiğinin bir özeti var. + +### `yield` ve `scope` ile dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-scope } + +0.121.0 sürümünde FastAPI, `Depends(scope="function")` desteğini ekledi. + +`Depends(scope="function")` kullanıldığında, `yield` sonrasındaki çıkış kodu, *path operation function* biter bitmez, response client'a geri gönderilmeden önce çalıştırılır. + +`Depends(scope="request")` (varsayılan) kullanıldığında ise `yield` sonrasındaki çıkış kodu, response gönderildikten sonra çalıştırılır. + +Daha fazlasını [`yield` ile Dependency'ler - Erken çıkış ve `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) dokümantasyonunda okuyabilirsiniz. + +### `yield` ve `StreamingResponse` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details } + +FastAPI 0.118.0 öncesinde, `yield` kullanan bir dependency kullanırsanız, *path operation function* döndükten sonra ama response gönderilmeden hemen önce `yield` sonrasındaki çıkış kodu çalıştırılırdı. + +Amaç, response'un ağ üzerinden taşınmasını beklerken gereğinden uzun süre resource tutmaktan kaçınmaktı. + +Bu değişiklik aynı zamanda şunu da ifade ediyordu: `StreamingResponse` döndürürseniz, `yield` kullanan dependency'nin çıkış kodu zaten çalışmış olurdu. + +Örneğin, `yield` kullanan bir dependency içinde bir veritabanı session'ınız varsa, `StreamingResponse` veri stream ederken bu session'ı kullanamazdı; çünkü `yield` sonrasındaki çıkış kodunda session zaten kapatılmış olurdu. + +Bu davranış 0.118.0'da geri alındı ve `yield` sonrasındaki çıkış kodunun, response gönderildikten sonra çalıştırılması sağlandı. + +/// info | Bilgi + +Aşağıda göreceğiniz gibi, bu davranış 0.106.0 sürümünden önceki davranışa oldukça benzer; ancak köşe durumlar için çeşitli iyileştirmeler ve bug fix'ler içerir. + +/// + +#### Erken Çıkış Kodu için Kullanım Senaryoları { #use-cases-with-early-exit-code } + +Bazı özel koşullardaki kullanım senaryoları, response gönderilmeden önce `yield` kullanan dependency'lerin çıkış kodunun çalıştırıldığı eski davranıştan fayda görebilir. + +Örneğin, `yield` kullanan bir dependency içinde yalnızca bir kullanıcıyı doğrulamak için veritabanı session'ı kullanan bir kodunuz olduğunu düşünün; ama bu session *path operation function* içinde bir daha hiç kullanılmıyor, yalnızca dependency içinde kullanılıyor **ve** response'un gönderilmesi uzun sürüyor. Mesela veriyi yavaş gönderen bir `StreamingResponse` var, ama herhangi bir nedenle veritabanını kullanmıyor. + +Bu durumda veritabanı session'ı, response tamamen gönderilene kadar elde tutulur. Ancak session kullanılmıyorsa, bunu elde tutmak gerekli değildir. + +Şöyle görünebilir: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *} + +`Session`'ın otomatik kapatılması olan çıkış kodu şurada: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *} + +...yavaş veri gönderen response'un gönderimi bittikten sonra çalıştırılır: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *} + +Ama `generate_stream()` veritabanı session'ını kullanmadığı için, response gönderilirken session'ı açık tutmak aslında gerekli değildir. + +SQLModel (veya SQLAlchemy) kullanarak bu spesifik senaryoya sahipseniz, session'a artık ihtiyacınız kalmadıktan sonra session'ı açıkça kapatabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *} + +Böylece session veritabanı bağlantısını serbest bırakır ve diğer request'ler bunu kullanabilir. + +`yield` kullanan bir dependency'den erken çıkış gerektiren farklı bir kullanım senaryonuz varsa, lütfen kullanım senaryonuzla birlikte ve `yield` kullanan dependency'ler için erken kapatmadan neden fayda göreceğinizi açıklayarak bir GitHub Discussion Sorusu oluşturun. + +`yield` kullanan dependency'lerde erken kapatma için ikna edici kullanım senaryoları varsa, erken kapatmayı seçmeli (opt-in) hale getiren yeni bir yöntem eklemeyi düşünebilirim. + +### `yield` ve `except` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details } + +FastAPI 0.110.0 öncesinde, `yield` kullanan bir dependency kullanır, sonra o dependency içinde `except` ile bir exception yakalar ve exception'ı tekrar raise etmezseniz; exception otomatik olarak herhangi bir exception handler'a veya internal server error handler'a raise/forward edilirdi. + +Bu davranış 0.110.0 sürümünde değiştirildi. Amaç, handler olmayan (internal server errors) forward edilmiş exception'ların yönetilmemesinden kaynaklanan bellek tüketimini düzeltmek ve bunu normal Python kodunun davranışıyla tutarlı hale getirmekti. + +### Background Tasks ve `yield` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details } + +FastAPI 0.106.0 öncesinde, `yield` sonrasında exception raise etmek mümkün değildi; çünkü `yield` kullanan dependency'lerdeki çıkış kodu response gönderildikten *sonra* çalıştırılıyordu. Bu nedenle [Exception Handler'ları](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank} zaten çalışmış olurdu. + +Bu tasarımın ana sebeplerinden biri, background task'lerin içinde dependency'lerin "yield ettiği" aynı objeleri kullanmaya izin vermekti; çünkü çıkış kodu, background task'ler bittikten sonra çalıştırılıyordu. + +Bu davranış FastAPI 0.106.0'da, response'un ağ üzerinde taşınmasını beklerken resource tutmamak amacıyla değiştirildi. + +/// tip | İpucu + +Ek olarak, bir background task normalde ayrı ele alınması gereken bağımsız bir mantık setidir ve kendi resource'larına sahip olmalıdır (ör. kendi veritabanı bağlantısı). + +Bu şekilde muhtemelen daha temiz bir kod elde edersiniz. + +/// + +Bu davranışa güvenerek kod yazdıysanız, artık background task'ler için resource'ları background task'in içinde oluşturmalı ve içeride yalnızca `yield` kullanan dependency'lerin resource'larına bağlı olmayan verileri kullanmalısınız. + +Örneğin, aynı veritabanı session'ını kullanmak yerine background task içinde yeni bir veritabanı session'ı oluşturur ve veritabanındaki objeleri bu yeni session ile alırsınız. Ardından, background task function'ına veritabanından gelen objeyi parametre olarak geçirmek yerine, o objenin ID'sini geçirir ve objeyi background task function'ı içinde yeniden elde edersiniz. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/async-tests.md b/docs/tr/docs/advanced/async-tests.md new file mode 100644 index 000000000..82349bbec --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/async-tests.md @@ -0,0 +1,99 @@ +# Async Testler { #async-tests } + +Sağlanan `TestClient` ile **FastAPI** uygulamalarınızı nasıl test edeceğinizi zaten gördünüz. Şimdiye kadar yalnızca senkron testler yazdık, yani `async` fonksiyonlar kullanmadan. + +Testlerinizde asenkron fonksiyonlar kullanabilmek faydalı olabilir; örneğin veritabanınızı asenkron olarak sorguluyorsanız. Diyelim ki FastAPI uygulamanıza request gönderilmesini test etmek ve ardından async bir veritabanı kütüphanesi kullanırken backend'in doğru veriyi veritabanına başarıyla yazdığını doğrulamak istiyorsunuz. + +Bunu nasıl çalıştırabileceğimize bir bakalım. + +## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio } + +Testlerimizde asenkron fonksiyonlar çağırmak istiyorsak, test fonksiyonlarımızın da asenkron olması gerekir. AnyIO bunun için güzel bir plugin sağlar; böylece bazı test fonksiyonlarının asenkron olarak çağrılacağını belirtebiliriz. + +## HTTPX { #httpx } + +**FastAPI** uygulamanız `async def` yerine normal `def` fonksiyonları kullanıyor olsa bile, altta yatan yapı hâlâ bir `async` uygulamadır. + +`TestClient`, standart pytest kullanarak normal `def` test fonksiyonlarınızın içinden asenkron FastAPI uygulamasını çağırmak için içeride bazı “sihirli” işlemler yapar. Ancak bu sihir, onu asenkron fonksiyonların içinde kullandığımızda artık çalışmaz. Testlerimizi asenkron çalıştırdığımızda, test fonksiyonlarımızın içinde `TestClient` kullanamayız. + +`TestClient`, HTTPX tabanlıdır ve neyse ki API'yi test etmek için HTTPX'i doğrudan kullanabiliriz. + +## Örnek { #example } + +Basit bir örnek için, [Bigger Applications](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} ve [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} bölümlerinde anlatılana benzer bir dosya yapısı düşünelim: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +│   └── test_main.py +``` + +`main.py` dosyası şöyle olur: + +{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/main.py *} + +`test_main.py` dosyasında `main.py` için testler yer alır, artık şöyle görünebilir: + +{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py *} + +## Çalıştırma { #run-it } + +Testlerinizi her zamanki gibi şu şekilde çalıştırabilirsiniz: + +
+ +```console +$ pytest + +---> 100% +``` + +
+ +## Detaylı Anlatım { #in-detail } + +`@pytest.mark.anyio` marker'ı, pytest'e bu test fonksiyonunun asenkron olarak çağrılması gerektiğini söyler: + +{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[7] *} + +/// tip | İpucu + +Test fonksiyonu artık `TestClient` kullanırken eskiden olduğu gibi sadece `def` değil, `async def`. + +/// + +Ardından app ile bir `AsyncClient` oluşturup `await` kullanarak ona async request'ler gönderebiliriz. + +{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[9:12] *} + +Bu, şu kullanıma denktir: + +```Python +response = client.get('/') +``` + +...ki daha önce request'leri `TestClient` ile bu şekilde gönderiyorduk. + +/// tip | İpucu + +Yeni `AsyncClient` ile async/await kullandığımızı unutmayın; request asenkron çalışır. + +/// + +/// warning | Uyarı + +Uygulamanız lifespan event'lerine dayanıyorsa, `AsyncClient` bu event'leri tetiklemez. Tetiklendiklerinden emin olmak için florimondmanca/asgi-lifespan paketindeki `LifespanManager`'ı kullanın. + +/// + +## Diğer Asenkron Fonksiyon Çağrıları { #other-asynchronous-function-calls } + +Test fonksiyonu artık asenkron olduğundan, testlerinizde FastAPI uygulamanıza request göndermenin yanında başka `async` fonksiyonları da (çağırıp `await` ederek) kodunuzun başka yerlerinde yaptığınız gibi aynı şekilde kullanabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Testlerinize asenkron fonksiyon çağrıları entegre ederken `RuntimeError: Task attached to a different loop` hatasıyla karşılaşırsanız (ör. MongoDB'nin MotorClient kullanımı), event loop gerektiren nesneleri yalnızca async fonksiyonların içinde oluşturmanız gerektiğini unutmayın; örneğin bir `@app.on_event("startup")` callback'i içinde. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/advanced/behind-a-proxy.md b/docs/tr/docs/advanced/behind-a-proxy.md new file mode 100644 index 000000000..e70b16960 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/behind-a-proxy.md @@ -0,0 +1,466 @@ +# Proxy Arkasında Çalıştırma { #behind-a-proxy } + +Birçok durumda, FastAPI uygulamanızın önünde Traefik veya Nginx gibi bir **proxy** kullanırsınız. + +Bu proxy'ler HTTPS sertifikalarını ve diğer bazı işleri üstlenebilir. + +## Proxy Forwarded Header'ları { #proxy-forwarded-headers } + +Uygulamanızın önündeki bir **proxy**, request'leri **server**'ınıza göndermeden önce genelde bazı header'ları dinamik olarak ayarlar. Böylece server, request'in proxy tarafından **forward** edildiğini; domain dahil orijinal (public) URL'yi, HTTPS kullanıldığını vb. bilgileri anlayabilir. + +**Server** programı (örneğin **FastAPI CLI** üzerinden **Uvicorn**) bu header'ları yorumlayabilir ve ardından bu bilgiyi uygulamanıza aktarabilir. + +Ancak güvenlik nedeniyle, server güvenilir bir proxy arkasında olduğunu bilmediği için bu header'ları yorumlamaz. + +/// note | Teknik Detaylar + +Proxy header'ları şunlardır: + +* X-Forwarded-For +* X-Forwarded-Proto +* X-Forwarded-Host + +/// + +### Proxy Forwarded Header'larını Etkinleştirme { #enable-proxy-forwarded-headers } + +FastAPI CLI'yi `--forwarded-allow-ips` *CLI Option*'ı ile başlatıp, bu forwarded header'ları okumada güvenilecek IP adreslerini verebilirsiniz. + +Bunu `--forwarded-allow-ips="*"` olarak ayarlarsanız, gelen tüm IP'lere güvenir. + +**Server**'ınız güvenilir bir **proxy** arkasındaysa ve onunla sadece proxy konuşuyorsa, bu ayar server'ın o **proxy**'nin IP'si her neyse onu kabul etmesini sağlar. + +
+ +```console +$ fastapi run --forwarded-allow-ips="*" + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +### HTTPS ile Redirect'ler { #redirects-with-https } + +Örneğin `/items/` adında bir *path operation* tanımladığınızı düşünelim: + +{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_01_py39.py hl[6] *} + +Client `/items`'a gitmeye çalışırsa, varsayılan olarak `/items/`'a redirect edilir. + +Ancak *CLI Option* `--forwarded-allow-ips` ayarlanmadan önce, `http://localhost:8000/items/`'a redirect edebilir. + +Oysa uygulamanız `https://mysuperapp.com` üzerinde host ediliyor olabilir ve redirect'in `https://mysuperapp.com/items/` olması gerekir. + +Artık `--proxy-headers` ayarını yaparak FastAPI'nin doğru adrese redirect edebilmesini sağlarsınız. 😎 + +``` +https://mysuperapp.com/items/ +``` + +/// tip | İpucu + +HTTPS hakkında daha fazla bilgi için [HTTPS Hakkında](../deployment/https.md){.internal-link target=_blank} rehberine bakın. + +/// + +### Proxy Forwarded Header'ları Nasıl Çalışır { #how-proxy-forwarded-headers-work } + +**Proxy**'nin, client ile **application server** arasında forwarded header'ları nasıl eklediğini gösteren görsel bir temsil: + +```mermaid +sequenceDiagram + participant Client + participant Proxy as Proxy/Load Balancer + participant Server as FastAPI Server + + Client->>Proxy: HTTPS Request
Host: mysuperapp.com
Path: /items + + Note over Proxy: Proxy adds forwarded headers + + Proxy->>Server: HTTP Request
X-Forwarded-For: [client IP]
X-Forwarded-Proto: https
X-Forwarded-Host: mysuperapp.com
Path: /items + + Note over Server: Server interprets headers
(if --forwarded-allow-ips is set) + + Server->>Proxy: HTTP Response
with correct HTTPS URLs + + Proxy->>Client: HTTPS Response +``` + +**Proxy**, orijinal client request'ini araya girerek (intercept) alır ve request'i **application server**'a iletmeden önce özel *forwarded* header'ları (`X-Forwarded-*`) ekler. + +Bu header'lar, aksi halde kaybolacak olan orijinal request bilgilerini korur: + +* **X-Forwarded-For**: Orijinal client'ın IP adresi +* **X-Forwarded-Proto**: Orijinal protokol (`https`) +* **X-Forwarded-Host**: Orijinal host (`mysuperapp.com`) + +**FastAPI CLI** `--forwarded-allow-ips` ile yapılandırıldığında bu header'lara güvenir ve örneğin redirect'lerde doğru URL'leri üretmek için bunları kullanır. + +## Path Prefix'i Kırpılan (Stripped) Bir Proxy { #proxy-with-a-stripped-path-prefix } + +Uygulamanıza bir path prefix ekleyen bir proxy'niz olabilir. + +Bu durumlarda uygulamanızı yapılandırmak için `root_path` kullanabilirsiniz. + +`root_path`, FastAPI'nin (Starlette üzerinden) üzerine kurulduğu ASGI spesifikasyonunun sağladığı bir mekanizmadır. + +`root_path` bu özel senaryoları yönetmek için kullanılır. + +Ayrıca sub-application mount ederken de içeride kullanılır. + +Path prefix'i kırpılan bir proxy kullanmak, şu anlama gelir: Kodunuzda `/app` altında bir path tanımlarsınız; ancak üstte bir katman (proxy) ekleyip **FastAPI** uygulamanızı `/api/v1` gibi bir path'in altına koyarsınız. + +Bu durumda, orijinal `/app` path'i aslında `/api/v1/app` altında servis edilir. + +Kodunuzun tamamı sadece `/app` varmış gibi yazılmış olsa bile. + +{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[6] *} + +Proxy, request'i app server'a (muhtemelen FastAPI CLI üzerinden Uvicorn) iletmeden önce **path prefix**'i anlık olarak **"kırpar"** (strip). Böylece uygulamanız hâlâ `/app` altında servis ediliyormuş gibi davranır ve tüm kodunuzu `/api/v1` prefix'ini içerecek şekilde güncellemeniz gerekmez. + +Buraya kadar her şey normal çalışır. + +Ancak entegre doküman arayüzünü (frontend) açtığınızda, OpenAPI şemasını `/api/v1/openapi.json` yerine `/openapi.json` üzerinden almayı bekler. + +Dolayısıyla tarayıcıda çalışan frontend `/openapi.json`'a erişmeye çalışır ve OpenAPI şemasını alamaz. + +Çünkü uygulamamız proxy arkasında `/api/v1` path prefix'i ile çalışmaktadır; frontend'in OpenAPI şemasını `/api/v1/openapi.json` üzerinden çekmesi gerekir. + +```mermaid +graph LR + +browser("Browser") +proxy["Proxy on http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"] +server["Server on http://127.0.0.1:8000/app"] + +browser --> proxy +proxy --> server +``` + +/// tip | İpucu + +`0.0.0.0` IP'si, genelde programın ilgili makine/server üzerindeki tüm kullanılabilir IP'lerde dinlediği anlamına gelir. + +/// + +Docs UI'nin, bu API `server`'ının (proxy arkasında) `/api/v1` altında bulunduğunu belirtmek için OpenAPI şemasına da ihtiyacı olur. Örneğin: + +```JSON hl_lines="4-8" +{ + "openapi": "3.1.0", + // More stuff here + "servers": [ + { + "url": "/api/v1" + } + ], + "paths": { + // More stuff here + } +} +``` + +Bu örnekte "Proxy", **Traefik** gibi bir şey olabilir. Server da FastAPI uygulamanızı çalıştıran (Uvicorn'lu) FastAPI CLI olabilir. + +### `root_path` Sağlama { #providing-the-root-path } + +Bunu yapmak için `--root-path` komut satırı seçeneğini şöyle kullanabilirsiniz: + +
+ +```console +$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1 + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Hypercorn kullanıyorsanız, onda da `--root-path` seçeneği vardır. + +/// note | Teknik Detaylar + +ASGI spesifikasyonu bu kullanım senaryosu için bir `root_path` tanımlar. + +`--root-path` komut satırı seçeneği de bu `root_path`'i sağlar. + +/// + +### Mevcut `root_path`'i Kontrol Etme { #checking-the-current-root-path } + +Uygulamanızın her request için kullandığı mevcut `root_path` değerini alabilirsiniz; bu değer ASGI spesifikasyonunun bir parçası olan `scope` dict'inin içindedir. + +Burada sadece göstermek için bunu mesaja dahil ediyoruz. + +{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[8] *} + +Ardından Uvicorn'u şu şekilde başlatırsanız: + +
+ +```console +$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1 + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Response şöyle bir şey olur: + +```JSON +{ + "message": "Hello World", + "root_path": "/api/v1" +} +``` + +### FastAPI Uygulamasında `root_path` Ayarlama { #setting-the-root-path-in-the-fastapi-app } + +Alternatif olarak, `--root-path` gibi bir komut satırı seçeneği (veya muadili) sağlayamıyorsanız, FastAPI uygulamanızı oluştururken `root_path` parametresini ayarlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py39.py hl[3] *} + +`FastAPI`'ye `root_path` vermek, Uvicorn veya Hypercorn'a `--root-path` komut satırı seçeneğini vermekle eşdeğerdir. + +### `root_path` Hakkında { #about-root-path } + +Şunu unutmayın: Server (Uvicorn) bu `root_path`'i, uygulamaya iletmek dışında başka bir amaçla kullanmaz. + +Ancak tarayıcınızla http://127.0.0.1:8000/app adresine giderseniz normal response'u görürsünüz: + +```JSON +{ + "message": "Hello World", + "root_path": "/api/v1" +} +``` + +Yani `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app` üzerinden erişilmeyi beklemez. + +Uvicorn, proxy'nin Uvicorn'a `http://127.0.0.1:8000/app` üzerinden erişmesini bekler; bunun üstüne ekstra `/api/v1` prefix'ini eklemek proxy'nin sorumluluğudur. + +## Stripped Path Prefix Kullanan Proxy'ler Hakkında { #about-proxies-with-a-stripped-path-prefix } + +Stripped path prefix kullanan bir proxy, yapılandırma yöntemlerinden yalnızca biridir. + +Birçok durumda varsayılan davranış, proxy'nin stripped path prefix kullanmaması olacaktır. + +Böyle bir durumda (stripped path prefix olmadan), proxy `https://myawesomeapp.com` gibi bir yerde dinler; tarayıcı `https://myawesomeapp.com/api/v1/app`'e giderse ve sizin server'ınız (ör. Uvicorn) `http://127.0.0.1:8000` üzerinde dinliyorsa, proxy (stripped path prefix olmadan) Uvicorn'a aynı path ile erişir: `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app`. + +## Traefik ile Local Olarak Test Etme { #testing-locally-with-traefik } + +Traefik kullanarak, stripped path prefix'li deneyi local'de kolayca çalıştırabilirsiniz. + +Traefik'i indirin; tek bir binary'dir, sıkıştırılmış dosyayı çıkarıp doğrudan terminalden çalıştırabilirsiniz. + +Ardından `traefik.toml` adında bir dosya oluşturup şunu yazın: + +```TOML hl_lines="3" +[entryPoints] + [entryPoints.http] + address = ":9999" + +[providers] + [providers.file] + filename = "routes.toml" +``` + +Bu, Traefik'e 9999 portunda dinlemesini ve `routes.toml` adlı başka bir dosyayı kullanmasını söyler. + +/// tip | İpucu + +Standart HTTP portu 80 yerine 9999 portunu kullanıyoruz; böylece admin (`sudo`) yetkileriyle çalıştırmanız gerekmez. + +/// + +Şimdi diğer dosyayı, `routes.toml`'u oluşturun: + +```TOML hl_lines="5 12 20" +[http] + [http.middlewares] + + [http.middlewares.api-stripprefix.stripPrefix] + prefixes = ["/api/v1"] + + [http.routers] + + [http.routers.app-http] + entryPoints = ["http"] + service = "app" + rule = "PathPrefix(`/api/v1`)" + middlewares = ["api-stripprefix"] + + [http.services] + + [http.services.app] + [http.services.app.loadBalancer] + [[http.services.app.loadBalancer.servers]] + url = "http://127.0.0.1:8000" +``` + +Bu dosya, Traefik'i `/api/v1` path prefix'ini kullanacak şekilde yapılandırır. + +Ardından Traefik, request'leri `http://127.0.0.1:8000` üzerinde çalışan Uvicorn'unuza yönlendirir. + +Şimdi Traefik'i başlatın: + +
+ +```console +$ ./traefik --configFile=traefik.toml + +INFO[0000] Configuration loaded from file: /home/user/awesomeapi/traefik.toml +``` + +
+ +Ve şimdi uygulamanızı `--root-path` seçeneğiyle başlatın: + +
+ +```console +$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1 + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +### Response'ları Kontrol Edin { #check-the-responses } + +Şimdi Uvicorn'un portundaki URL'ye giderseniz: http://127.0.0.1:8000/app, normal response'u görürsünüz: + +```JSON +{ + "message": "Hello World", + "root_path": "/api/v1" +} +``` + +/// tip | İpucu + +`http://127.0.0.1:8000/app` üzerinden erişiyor olsanız bile, `root_path` değerinin `--root-path` seçeneğinden alınıp `/api/v1` olarak gösterildiğine dikkat edin. + +/// + +Şimdi de Traefik'in portundaki URL'yi, path prefix ile birlikte açın: http://127.0.0.1:9999/api/v1/app. + +Aynı response'u alırız: + +```JSON +{ + "message": "Hello World", + "root_path": "/api/v1" +} +``` + +ama bu sefer proxy'nin sağladığı prefix path olan `/api/v1` ile gelen URL'de. + +Elbette buradaki fikir, herkesin uygulamaya proxy üzerinden erişmesidir; dolayısıyla `/api/v1` path prefix'li sürüm "doğru" olandır. + +Uvicorn'un doğrudan sunduğu, path prefix olmayan sürüm (`http://127.0.0.1:8000/app`) ise sadece _proxy_'nin (Traefik) erişmesi için kullanılmalıdır. + +Bu da Proxy'nin (Traefik) path prefix'i nasıl kullandığını ve server'ın (Uvicorn) `--root-path` seçeneğinden gelen `root_path`'i nasıl kullandığını gösterir. + +### Docs UI'yi Kontrol Edin { #check-the-docs-ui } + +Şimdi işin eğlenceli kısmı. ✨ + +Uygulamaya erişmenin "resmi" yolu, tanımladığımız path prefix ile proxy üzerinden erişmektir. Bu yüzden beklendiği gibi, Uvicorn'un doğrudan servis ettiği docs UI'yi URL'de path prefix olmadan açarsanız çalışmaz; çünkü proxy üzerinden erişileceğini varsayar. + +Şuradan kontrol edebilirsiniz: http://127.0.0.1:8000/docs: + + + +Ancak docs UI'yi proxy üzerinden, `9999` portuyla, `/api/v1/docs` altında "resmi" URL'den açarsak doğru çalışır! 🎉 + +Şuradan kontrol edebilirsiniz: http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs: + + + +Tam istediğimiz gibi. ✔️ + +Bunun nedeni, FastAPI'nin OpenAPI içinde varsayılan `server`'ı, `root_path` tarafından verilen URL ile oluşturmak için bu `root_path`'i kullanmasıdır. + +## Ek `server`'lar { #additional-servers } + +/// warning | Uyarı + +Bu daha ileri seviye bir kullanım senaryosudur. İsterseniz atlayabilirsiniz. + +/// + +Varsayılan olarak **FastAPI**, OpenAPI şemasında `root_path` için bir `server` oluşturur. + +Ancak başka alternatif `servers` da sağlayabilirsiniz; örneğin *aynı* docs UI'nin hem staging hem de production ortamıyla etkileşime girmesini istiyorsanız. + +Özel bir `servers` listesi verirseniz ve bir `root_path` varsa (çünkü API'niz proxy arkasındadır), **FastAPI** bu `root_path` ile bir "server"ı listenin başına ekler. + +Örneğin: + +{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py39.py hl[4:7] *} + +Şöyle bir OpenAPI şeması üretir: + +```JSON hl_lines="5-7" +{ + "openapi": "3.1.0", + // More stuff here + "servers": [ + { + "url": "/api/v1" + }, + { + "url": "https://stag.example.com", + "description": "Staging environment" + }, + { + "url": "https://prod.example.com", + "description": "Production environment" + } + ], + "paths": { + // More stuff here + } +} +``` + +/// tip | İpucu + +`url` değeri `/api/v1` olan, `root_path`'ten alınmış otomatik üretilen server'a dikkat edin. + +/// + +Docs UI'de, http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs adresinde şöyle görünür: + + + +/// tip | İpucu + +Docs UI, seçtiğiniz server ile etkileşime girer. + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +OpenAPI spesifikasyonunda `servers` özelliği opsiyoneldir. + +`servers` parametresini belirtmezseniz ve `root_path` `/` ile aynıysa, üretilen OpenAPI şemasında `servers` özelliği varsayılan olarak tamamen çıkarılır; bu da `url` değeri `/` olan tek bir server ile eşdeğerdir. + +/// + +### `root_path`'ten Otomatik `server` Eklenmesini Kapatma { #disable-automatic-server-from-root-path } + +**FastAPI**'nin `root_path` kullanarak otomatik bir server eklemesini istemiyorsanız, `root_path_in_servers=False` parametresini kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py39.py hl[9] *} + +Böylece OpenAPI şemasına dahil etmez. + +## Bir Sub-Application Mount Etme { #mounting-a-sub-application } + +Bir sub-application'ı ( [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} bölümünde anlatıldığı gibi) mount etmeniz gerekiyorsa ve aynı zamanda `root_path` ile bir proxy kullanıyorsanız, bunu beklendiği gibi normal şekilde yapabilirsiniz. + +FastAPI içeride `root_path`'i akıllıca kullanır; dolayısıyla doğrudan çalışır. ✨ diff --git a/docs/tr/docs/advanced/custom-response.md b/docs/tr/docs/advanced/custom-response.md new file mode 100644 index 000000000..c5148f428 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/custom-response.md @@ -0,0 +1,312 @@ +# Özel Response - HTML, Stream, File ve Diğerleri { #custom-response-html-stream-file-others } + +Varsayılan olarak **FastAPI**, response'ları `JSONResponse` kullanarak döndürür. + +Bunu, [Doğrudan bir Response döndür](response-directly.md){.internal-link target=_blank} bölümünde gördüğünüz gibi doğrudan bir `Response` döndürerek geçersiz kılabilirsiniz. + +Ancak doğrudan bir `Response` döndürürseniz (veya `JSONResponse` gibi herhangi bir alt sınıfını), veri otomatik olarak dönüştürülmez (bir `response_model` tanımlamış olsanız bile) ve dokümantasyon da otomatik üretilmez (örneğin, üretilen OpenAPI’nin parçası olarak HTTP header `Content-Type` içindeki ilgili "media type" dahil edilmez). + +Bununla birlikte, *path operation decorator* içinde `response_class` parametresini kullanarak hangi `Response`’un (örn. herhangi bir `Response` alt sınıfı) kullanılacağını da ilan edebilirsiniz. + +*path operation function*’ınızdan döndürdüğünüz içerik, o `Response`’un içine yerleştirilir. + +Ve eğer bu `Response` ( `JSONResponse` ve `UJSONResponse`’ta olduğu gibi) bir JSON media type’a (`application/json`) sahipse, döndürdüğünüz veri; *path operation decorator* içinde tanımladığınız herhangi bir Pydantic `response_model` ile otomatik olarak dönüştürülür (ve filtrelenir). + +/// note | Not + +Media type’ı olmayan bir response class kullanırsanız, FastAPI response’unuzun content içermediğini varsayar; bu yüzden ürettiği OpenAPI dokümanında response formatını dokümante etmez. + +/// + +## `ORJSONResponse` Kullan { #use-orjsonresponse } + +Örneğin performansı sıkıştırmaya çalışıyorsanız, `orjson` kurup kullanabilir ve response’u `ORJSONResponse` olarak ayarlayabilirsiniz. + +Kullanmak istediğiniz `Response` class’ını (alt sınıfını) import edin ve *path operation decorator* içinde tanımlayın. + +Büyük response'larda, doğrudan bir `Response` döndürmek bir dictionary döndürmekten çok daha hızlıdır. + +Çünkü varsayılan olarak FastAPI, içindeki her item’ı inceleyip JSON olarak serialize edilebilir olduğundan emin olur; tutorial’da anlatılan aynı [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} mekanizmasını kullanır. Bu da örneğin veritabanı modelleri gibi **keyfi objeleri** döndürebilmenizi sağlar. + +Ancak döndürdüğünüz içeriğin **JSON ile serialize edilebilir** olduğundan eminseniz, onu doğrudan response class’ına verebilir ve FastAPI’nin response class’ına vermeden önce dönüş içeriğinizi `jsonable_encoder` içinden geçirirken oluşturacağı ek yükten kaçınabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b_py39.py hl[2,7] *} + +/// info | Bilgi + +`response_class` parametresi, response’un "media type"’ını tanımlamak için de kullanılır. + +Bu durumda HTTP header `Content-Type`, `application/json` olarak ayarlanır. + +Ve OpenAPI’de de bu şekilde dokümante edilir. + +/// + +/// tip | İpucu + +`ORJSONResponse` yalnızca FastAPI’de vardır, Starlette’te yoktur. + +/// + +## HTML Response { #html-response } + +**FastAPI**’den doğrudan HTML içeren bir response döndürmek için `HTMLResponse` kullanın. + +* `HTMLResponse` import edin. +* *path operation decorator*’ınızın `response_class` parametresi olarak `HTMLResponse` verin. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py39.py hl[2,7] *} + +/// info | Bilgi + +`response_class` parametresi, response’un "media type"’ını tanımlamak için de kullanılır. + +Bu durumda HTTP header `Content-Type`, `text/html` olarak ayarlanır. + +Ve OpenAPI’de de bu şekilde dokümante edilir. + +/// + +### Bir `Response` Döndür { #return-a-response } + +[Doğrudan bir Response döndür](response-directly.md){.internal-link target=_blank} bölümünde görüldüğü gibi, *path operation* içinde doğrudan bir response döndürerek response’u override edebilirsiniz. + +Yukarıdaki örneğin aynısı, bu sefer bir `HTMLResponse` döndürerek, şöyle görünebilir: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py39.py hl[2,7,19] *} + +/// warning | Uyarı + +*path operation function*’ınızın doğrudan döndürdüğü bir `Response`, OpenAPI’de dokümante edilmez (örneğin `Content-Type` dokümante edilmez) ve otomatik interaktif dokümanlarda görünmez. + +/// + +/// info | Bilgi + +Elbette gerçek `Content-Type` header’ı, status code vb. değerler, döndürdüğünüz `Response` objesinden gelir. + +/// + +### OpenAPI’de Dokümante Et ve `Response`’u Override Et { #document-in-openapi-and-override-response } + +Response’u fonksiyonun içinden override etmek ama aynı zamanda OpenAPI’de "media type"’ı dokümante etmek istiyorsanız, `response_class` parametresini kullanıp ayrıca bir `Response` objesi döndürebilirsiniz. + +Bu durumda `response_class` sadece OpenAPI *path operation*’ını dokümante etmek için kullanılır; sizin `Response`’unuz ise olduğu gibi kullanılır. + +#### Doğrudan bir `HTMLResponse` Döndür { #return-an-htmlresponse-directly } + +Örneğin şöyle bir şey olabilir: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py39.py hl[7,21,23] *} + +Bu örnekte `generate_html_response()` fonksiyonu, HTML’i bir `str` olarak döndürmek yerine zaten bir `Response` üretip döndürmektedir. + +`generate_html_response()` çağrısının sonucunu döndürerek, varsayılan **FastAPI** davranışını override edecek bir `Response` döndürmüş olursunuz. + +Ama `response_class` içinde `HTMLResponse` da verdiğiniz için **FastAPI**, bunu OpenAPI’de ve interaktif dokümanlarda `text/html` ile HTML olarak nasıl dokümante edeceğini bilir: + + + +## Mevcut Response'lar { #available-responses } + +Mevcut response'lardan bazıları aşağıdadır. + +Unutmayın: `Response` ile başka herhangi bir şeyi döndürebilir, hatta özel bir alt sınıf da oluşturabilirsiniz. + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import HTMLResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici için kolaylık olsun diye `starlette.responses` içindekileri `fastapi.responses` olarak da sağlar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir. + +/// + +### `Response` { #response } + +Ana `Response` class’ıdır; diğer tüm response'lar bundan türetilir. + +Bunu doğrudan döndürebilirsiniz. + +Şu parametreleri kabul eder: + +* `content` - Bir `str` veya `bytes`. +* `status_code` - Bir `int` HTTP status code. +* `headers` - String’lerden oluşan bir `dict`. +* `media_type` - Media type’ı veren bir `str`. Örn. `"text/html"`. + +FastAPI (aslında Starlette) otomatik olarak bir Content-Length header’ı ekler. Ayrıca `media_type`’a göre bir Content-Type header’ı ekler ve text türleri için sona bir charset ekler. + +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *} + +### `HTMLResponse` { #htmlresponse } + +Yukarıda okuduğunuz gibi, bir miktar text veya bytes alır ve HTML response döndürür. + +### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse } + +Bir miktar text veya bytes alır ve düz metin response döndürür. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py39.py hl[2,7,9] *} + +### `JSONResponse` { #jsonresponse } + +Bir miktar veri alır ve `application/json` olarak encode edilmiş bir response döndürür. + +Yukarıda okuduğunuz gibi, **FastAPI**’de varsayılan response budur. + +### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse } + +Yukarıda okuduğunuz gibi `orjson` kullanan hızlı bir alternatif JSON response. + +/// info | Bilgi + +Bunun için `orjson` kurulmalıdır; örneğin `pip install orjson`. + +/// + +### `UJSONResponse` { #ujsonresponse } + +`ujson` kullanan alternatif bir JSON response. + +/// info | Bilgi + +Bunun için `ujson` kurulmalıdır; örneğin `pip install ujson`. + +/// + +/// warning | Uyarı + +`ujson`, bazı edge-case’leri ele alma konusunda Python’un built-in implementasyonu kadar dikkatli değildir. + +/// + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001_py39.py hl[2,7] *} + +/// tip | İpucu + +`ORJSONResponse` daha hızlı bir alternatif olabilir. + +/// + +### `RedirectResponse` { #redirectresponse } + +HTTP redirect döndürür. Varsayılan olarak 307 status code (Temporary Redirect) kullanır. + +`RedirectResponse`’u doğrudan döndürebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py39.py hl[2,9] *} + +--- + +Veya `response_class` parametresi içinde kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py39.py hl[2,7,9] *} + +Bunu yaparsanız, *path operation* function’ınızdan doğrudan URL döndürebilirsiniz. + +Bu durumda kullanılan `status_code`, `RedirectResponse` için varsayılan olan `307` olur. + +--- + +Ayrıca `status_code` parametresini `response_class` parametresiyle birlikte kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py39.py hl[2,7,9] *} + +### `StreamingResponse` { #streamingresponse } + +Bir async generator veya normal generator/iterator alır ve response body’yi stream eder. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py39.py hl[2,14] *} + +#### `StreamingResponse`’u file-like objelerle kullanma { #using-streamingresponse-with-file-like-objects } + +Bir file-like objeniz varsa (örn. `open()`’ın döndürdüğü obje), o file-like obje üzerinde iterate eden bir generator function oluşturabilirsiniz. + +Böylece önce hepsini memory’ye okumak zorunda kalmazsınız; bu generator function’ı `StreamingResponse`’a verip döndürebilirsiniz. + +Buna cloud storage ile etkileşime giren, video işleyen ve benzeri birçok kütüphane dahildir. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008_py39.py hl[2,10:12,14] *} + +1. Bu generator function’dır. İçinde `yield` ifadeleri olduğu için "generator function" denir. +2. Bir `with` bloğu kullanarak, generator function bittiğinde file-like objenin kapandığından emin oluruz. Yani response göndermeyi bitirdikten sonra kapanır. +3. Bu `yield from`, fonksiyona `file_like` isimli şeyi iterate etmesini söyler. Ardından iterate edilen her parça için, o parçayı bu generator function’dan (`iterfile`) geliyormuş gibi yield eder. + + Yani, içerdeki "üretme" (generating) işini başka bir şeye devreden bir generator function’dır. + + Bunu bu şekilde yaptığımızda `with` bloğu içinde tutabilir ve böylece iş bitince file-like objenin kapanmasını garanti edebiliriz. + +/// tip | İpucu + +Burada `async` ve `await` desteklemeyen standart `open()` kullandığımız için path operation’ı normal `def` ile tanımlarız. + +/// + +### `FileResponse` { #fileresponse } + +Asenkron olarak bir dosyayı response olarak stream eder. + +Diğer response türlerine göre instantiate ederken farklı argümanlar alır: + +* `path` - Stream edilecek dosyanın dosya path'i. +* `headers` - Eklenecek özel header’lar; dictionary olarak. +* `media_type` - Media type’ı veren string. Ayarlanmazsa, dosya adı veya path kullanılarak media type tahmin edilir. +* `filename` - Ayarlanırsa response içindeki `Content-Disposition`’a dahil edilir. + +File response'ları uygun `Content-Length`, `Last-Modified` ve `ETag` header’larını içerir. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py39.py hl[2,10] *} + +`response_class` parametresini de kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py39.py hl[2,8,10] *} + +Bu durumda *path operation* function’ınızdan doğrudan dosya path'ini döndürebilirsiniz. + +## Özel response class { #custom-response-class } + +`Response`’dan türeterek kendi özel response class’ınızı oluşturabilir ve kullanabilirsiniz. + +Örneğin, dahil gelen `ORJSONResponse` class’ında kullanılmayan bazı özel ayarlarla `orjson` kullanmak istediğinizi varsayalım. + +Diyelim ki girintili ve biçimlendirilmiş JSON döndürmek istiyorsunuz; bunun için `orjson.OPT_INDENT_2` seçeneğini kullanmak istiyorsunuz. + +Bir `CustomORJSONResponse` oluşturabilirsiniz. Burada yapmanız gereken temel şey, content’i `bytes` olarak döndüren bir `Response.render(content)` metodu yazmaktır: + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py39.py hl[9:14,17] *} + +Artık şunu döndürmek yerine: + +```json +{"message": "Hello World"} +``` + +...bu response şunu döndürür: + +```json +{ + "message": "Hello World" +} +``` + +Elbette JSON’u formatlamaktan çok daha iyi şekillerde bundan faydalanabilirsiniz. 😉 + +## Varsayılan response class { #default-response-class } + +Bir **FastAPI** class instance’ı veya bir `APIRouter` oluştururken, varsayılan olarak hangi response class’ının kullanılacağını belirtebilirsiniz. + +Bunu tanımlayan parametre `default_response_class`’tır. + +Aşağıdaki örnekte **FastAPI**, tüm *path operations* için varsayılan olarak `JSONResponse` yerine `ORJSONResponse` kullanır. + +{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py39.py hl[2,4] *} + +/// tip | İpucu + +Daha önce olduğu gibi, *path operations* içinde `response_class`’ı yine override edebilirsiniz. + +/// + +## Ek dokümantasyon { #additional-documentation } + +OpenAPI’de media type’ı ve daha birçok detayı `responses` kullanarak da tanımlayabilirsiniz: [OpenAPI’de Ek Response'lar](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/dataclasses.md b/docs/tr/docs/advanced/dataclasses.md new file mode 100644 index 000000000..263976007 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/dataclasses.md @@ -0,0 +1,95 @@ +# Dataclass Kullanımı { #using-dataclasses } + +FastAPI, **Pydantic** üzerine inşa edilmiştir ve request/response tanımlamak için Pydantic model'lerini nasıl kullanacağınızı gösteriyordum. + +Ancak FastAPI, `dataclasses` kullanmayı da aynı şekilde destekler: + +{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *} + +Bu destek hâlâ **Pydantic** sayesinde vardır; çünkü Pydantic, `dataclasses` için dahili destek sunar. + +Yani yukarıdaki kod Pydantic'i doğrudan kullanmasa bile, FastAPI bu standart dataclass'ları Pydantic'in kendi dataclass biçimine dönüştürmek için Pydantic'i kullanmaktadır. + +Ve elbette aynı özellikleri destekler: + +* veri doğrulama (data validation) +* veri serileştirme (data serialization) +* veri dokümantasyonu (data documentation), vb. + +Bu, Pydantic model'lerinde olduğu gibi çalışır. Aslında arka planda da aynı şekilde, Pydantic kullanılarak yapılır. + +/// info | Bilgi + +Dataclass'ların, Pydantic model'lerinin yapabildiği her şeyi yapamadığını unutmayın. + +Bu yüzden yine de Pydantic model'lerini kullanmanız gerekebilir. + +Ancak elinizde zaten bir sürü dataclass varsa, bunları FastAPI ile bir web API'yi beslemek için kullanmak güzel bir numaradır. 🤓 + +/// + +## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model } + +`response_model` parametresinde `dataclasses` da kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *} + +Dataclass otomatik olarak bir Pydantic dataclass'ına dönüştürülür. + +Bu sayede şeması API docs kullanıcı arayüzünde görünür: + + + +## İç İçe Veri Yapılarında Dataclass'lar { #dataclasses-in-nested-data-structures } + +İç içe veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları da birleştirebilirsiniz. + +Bazı durumlarda yine de Pydantic'in `dataclasses` sürümünü kullanmanız gerekebilir. Örneğin, otomatik oluşturulan API dokümantasyonunda hata alıyorsanız. + +Bu durumda standart `dataclasses` yerine, drop-in replacement olan `pydantic.dataclasses` kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *} + +1. `field` hâlâ standart `dataclasses` içinden import edilir. + +2. `pydantic.dataclasses`, `dataclasses` için bir drop-in replacement'tır. + +3. `Author` dataclass'ı, `Item` dataclass'larından oluşan bir liste içerir. + +4. `Author` dataclass'ı, `response_model` parametresi olarak kullanılır. + +5. Request body olarak dataclass'larla birlikte diğer standart type annotation'ları da kullanabilirsiniz. + + Bu örnekte, `Item` dataclass'larından oluşan bir listedir. + +6. Burada `items` içeren bir dictionary döndürüyoruz; `items` bir dataclass listesi. + + FastAPI, veriyi JSON'a serializing etmeyi yine başarır. + +7. Burada `response_model`, `Author` dataclass'larından oluşan bir listenin type annotation'ını kullanıyor. + + Yine `dataclasses` ile standart type annotation'ları birleştirebilirsiniz. + +8. Bu *path operation function*, `async def` yerine normal `def` kullanıyor. + + Her zaman olduğu gibi, FastAPI'de ihtiyaca göre `def` ve `async def`’i birlikte kullanabilirsiniz. + + Hangisini ne zaman kullanmanız gerektiğine dair hızlı bir hatırlatma isterseniz, [`async` ve `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank} dokümanındaki _"In a hurry?"_ bölümüne bakın. + +9. Bu *path operation function* dataclass döndürmüyor (isterse döndürebilir), onun yerine dahili verilerle bir dictionary listesi döndürüyor. + + FastAPI, response'u dönüştürmek için (dataclass'ları içeren) `response_model` parametresini kullanacaktır. + +Karmaşık veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları pek çok farklı kombinasyonda birleştirebilirsiniz. + +Daha spesifik ayrıntılar için yukarıdaki kod içi annotation ipuçlarına bakın. + +## Daha Fazla Öğrenin { #learn-more } + +`dataclasses`'ı diğer Pydantic model'leriyle de birleştirebilir, onlardan kalıtım alabilir, kendi model'lerinize dahil edebilirsiniz, vb. + +Daha fazlası için Pydantic'in dataclasses dokümantasyonuna bakın. + +## Sürüm { #version } + +Bu özellik FastAPI `0.67.0` sürümünden beri mevcuttur. 🔖 diff --git a/docs/tr/docs/advanced/events.md b/docs/tr/docs/advanced/events.md new file mode 100644 index 000000000..257b952f9 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/events.md @@ -0,0 +1,165 @@ +# Lifespan Olayları { #lifespan-events } + +Uygulama **başlamadan** önce çalıştırılması gereken mantığı (kodu) tanımlayabilirsiniz. Bu, bu kodun **bir kez**, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılacağı anlamına gelir. + +Benzer şekilde, uygulama **kapanırken** çalıştırılması gereken mantığı (kodu) da tanımlayabilirsiniz. Bu durumda bu kod, muhtemelen **çok sayıda request** işlendi **sonra**, **bir kez** çalıştırılır. + +Bu kod, uygulama request almaya **başlamadan** önce ve request’leri işlemeyi **bitirdikten** hemen sonra çalıştığı için, uygulamanın tüm **lifespan**’ını (birazdan "lifespan" kelimesi önemli olacak 😉) kapsar. + +Bu yaklaşım, tüm uygulama boyunca kullanacağınız ve request’ler arasında **paylaşılan** **resource**’ları kurmak ve/veya sonrasında bunları **temizlemek** için çok faydalıdır. Örneğin bir veritabanı connection pool’u ya da paylaşılan bir machine learning modelini yüklemek gibi. + +## Kullanım Senaryosu { #use-case } + +Önce bir **kullanım senaryosu** örneğiyle başlayalım, sonra bunu bununla nasıl çözeceğimize bakalım. + +Request’leri işlemek için kullanmak istediğiniz bazı **machine learning modelleriniz** olduğunu hayal edelim. 🤖 + +Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil. + +Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz. + +Modeli modülün/dosyanın en üst seviyesinde yükleyebilirdiniz; ancak bu, basit bir otomatik test çalıştırdığınızda bile **modelin yükleneceği** anlamına gelir. Böyle olunca test, kodun bağımsız bir kısmını çalıştırabilmek için önce modelin yüklenmesini beklemek zorunda kalır ve **yavaş** olur. + +Burada çözeceğimiz şey bu: modeli request’ler işlenmeden önce yükleyelim, ama kod yüklenirken değil; yalnızca uygulama request almaya başlamadan hemen önce. + +## Lifespan { #lifespan } + +Bu *startup* ve *shutdown* mantığını, `FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresi ve bir "context manager" kullanarak tanımlayabilirsiniz (bunun ne olduğunu birazdan göstereceğim). + +Önce bir örnekle başlayıp sonra ayrıntılarına bakalım. + +Aşağıdaki gibi `yield` kullanan async bir `lifespan()` fonksiyonu oluşturuyoruz: + +{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[16,19] *} + +Burada, `yield` öncesinde (sahte) model fonksiyonunu machine learning modellerini içeren dictionary’e koyarak, modeli yükleme gibi maliyetli bir *startup* işlemini simüle ediyoruz. Bu kod, *startup* sırasında, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılır. + +Ardından `yield`’den hemen sonra modeli bellekten kaldırıyoruz (unload). Bu kod, uygulama **request’leri işlemeyi bitirdikten sonra**, *shutdown*’dan hemen önce çalıştırılır. Örneğin memory veya GPU gibi resource’ları serbest bırakabilir. + +/// tip | İpucu + +`shutdown`, uygulamayı **durdurduğunuzda** gerçekleşir. + +Belki yeni bir sürüm başlatmanız gerekiyordur, ya da çalıştırmaktan sıkılmışsınızdır. 🤷 + +/// + +### Lifespan fonksiyonu { #lifespan-function } + +Dikkat edilmesi gereken ilk şey, `yield` içeren async bir fonksiyon tanımlıyor olmamız. Bu, `yield` kullanan Dependencies’e oldukça benzer. + +{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[14:19] *} + +Fonksiyonun `yield`’den önceki kısmı, uygulama başlamadan **önce** çalışır. + +`yield`’den sonraki kısım ise, uygulama işini bitirdikten **sonra** çalışır. + +### Async Context Manager { #async-context-manager } + +Bakarsanız, fonksiyon `@asynccontextmanager` ile dekore edilmiş. + +Bu da fonksiyonu "**async context manager**" denen şeye dönüştürür. + +{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[1,13] *} + +Python’da **context manager**, `with` ifadesi içinde kullanabildiğiniz bir yapıdır. Örneğin `open()` bir context manager olarak kullanılabilir: + +```Python +with open("file.txt") as file: + file.read() +``` + +Python’ın güncel sürümlerinde bir de **async context manager** vardır. Bunu `async with` ile kullanırsınız: + +```Python +async with lifespan(app): + await do_stuff() +``` + +Yukarıdaki gibi bir context manager veya async context manager oluşturduğunuzda, yaptığı şey şudur: `with` bloğuna girmeden önce `yield`’den önceki kodu çalıştırır, `with` bloğundan çıktıktan sonra da `yield`’den sonraki kodu çalıştırır. + +Yukarıdaki kod örneğimizde bunu doğrudan kullanmıyoruz; bunun yerine FastAPI’ye veriyoruz ki o kullansın. + +`FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresi bir **async context manager** alır; dolayısıyla oluşturduğumuz yeni `lifespan` async context manager’ını buraya geçebiliriz. + +{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *} + +## Alternatif Events (kullanımdan kaldırıldı) { #alternative-events-deprecated } + +/// warning | Uyarı + +*startup* ve *shutdown* işlemlerini yönetmenin önerilen yolu, yukarıda anlatıldığı gibi `FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresini kullanmaktır. Bir `lifespan` parametresi sağlarsanız, `startup` ve `shutdown` event handler’ları artık çağrılmaz. Ya tamamen `lifespan` ya da tamamen events; ikisi birden değil. + +Muhtemelen bu bölümü atlayabilirsiniz. + +/// + +*startup* ve *shutdown* sırasında çalıştırılacak bu mantığı tanımlamanın alternatif bir yolu daha vardır. + +Uygulama başlamadan önce veya uygulama kapanırken çalıştırılması gereken event handler’ları (fonksiyonları) tanımlayabilirsiniz. + +Bu fonksiyonlar `async def` ile veya normal `def` ile tanımlanabilir. + +### `startup` eventi { #startup-event } + +Uygulama başlamadan önce çalıştırılacak bir fonksiyon eklemek için, `"startup"` event’i ile tanımlayın: + +{* ../../docs_src/events/tutorial001_py39.py hl[8] *} + +Bu durumda `startup` event handler fonksiyonu, "database" öğesini (sadece bir `dict`) bazı değerlerle başlatır. + +Birden fazla event handler fonksiyonu ekleyebilirsiniz. + +Ve tüm `startup` event handler’ları tamamlanmadan uygulamanız request almaya başlamaz. + +### `shutdown` eventi { #shutdown-event } + +Uygulama kapanırken çalıştırılacak bir fonksiyon eklemek için, `"shutdown"` event’i ile tanımlayın: + +{* ../../docs_src/events/tutorial002_py39.py hl[6] *} + +Burada `shutdown` event handler fonksiyonu, `log.txt` dosyasına `"Application shutdown"` satırını yazar. + +/// info | Bilgi + +`open()` fonksiyonunda `mode="a"` "append" anlamına gelir; yani satır, önceki içeriği silmeden dosyada ne varsa onun sonuna eklenir. + +/// + +/// tip | İpucu + +Dikkat edin, bu örnekte bir dosyayla etkileşen standart Python `open()` fonksiyonunu kullanıyoruz. + +Dolayısıyla disk’e yazılmasını beklemeyi gerektiren I/O (input/output) söz konusu. + +Ancak `open()` `async` ve `await` kullanmaz. + +Bu yüzden event handler fonksiyonunu `async def` yerine standart `def` ile tanımlarız. + +/// + +### `startup` ve `shutdown` birlikte { #startup-and-shutdown-together } + +*startup* ve *shutdown* mantığınızın birbiriyle bağlantılı olma ihtimali yüksektir; bir şeyi başlatıp sonra bitirmek, bir resource edinip sonra serbest bırakmak vb. isteyebilirsiniz. + +Bunu, ortak mantık veya değişken paylaşmayan ayrı fonksiyonlarda yapmak daha zordur; çünkü değerleri global değişkenlerde tutmanız veya benzer numaralar yapmanız gerekir. + +Bu nedenle artık bunun yerine, yukarıda açıklandığı gibi `lifespan` kullanmanız önerilmektedir. + +## Teknik Detaylar { #technical-details } + +Meraklı nerd’ler için küçük bir teknik detay. 🤓 + +Altta, ASGI teknik spesifikasyonunda bu, Lifespan Protocol’ün bir parçasıdır ve `startup` ile `shutdown` adında event’ler tanımlar. + +/// info | Bilgi + +Starlette `lifespan` handler’ları hakkında daha fazlasını Starlette's Lifespan docs içinde okuyabilirsiniz. + +Ayrıca kodunuzun başka bölgelerinde de kullanılabilecek lifespan state’i nasıl yöneteceğinizi de kapsar. + +/// + +## Alt Uygulamalar { #sub-applications } + +🚨 Unutmayın: Bu lifespan event’leri (`startup` ve `shutdown`) yalnızca ana uygulama için çalıştırılır; [Alt Uygulamalar - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank} için çalıştırılmaz. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/generate-clients.md b/docs/tr/docs/advanced/generate-clients.md new file mode 100644 index 000000000..af278f2fe --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/generate-clients.md @@ -0,0 +1,208 @@ +# SDK Üretme { #generating-sdks } + +**FastAPI**, **OpenAPI** spesifikasyonunu temel aldığı için API'leri birçok aracın anlayabildiği standart bir formatta tanımlanabilir. + +Bu sayede güncel **dokümantasyon**, birden fazla dilde istemci kütüphaneleri (**SDKs**) ve kodunuzla senkron kalan **test** veya **otomasyon iş akışları** üretmek kolaylaşır. + +Bu rehberde, FastAPI backend'iniz için bir **TypeScript SDK** üretmeyi öğreneceksiniz. + +## Açık Kaynak SDK Üreteçleri { #open-source-sdk-generators } + +Esnek bir seçenek olan OpenAPI Generator, **birçok programlama dilini** destekler ve OpenAPI spesifikasyonunuzdan SDK üretebilir. + +**TypeScript client**'lar için Hey API, TypeScript ekosistemi için özel olarak tasarlanmış, optimize bir deneyim sunan bir çözümdür. + +Daha fazla SDK üretecini OpenAPI.Tools üzerinde keşfedebilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +FastAPI otomatik olarak **OpenAPI 3.1** spesifikasyonları üretir; bu yüzden kullanacağınız aracın bu sürümü desteklemesi gerekir. + +/// + +## FastAPI Sponsorlarından SDK Üreteçleri { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors } + +Bu bölüm, FastAPI'yi sponsorlayan şirketlerin sunduğu **yatırım destekli** ve **şirket destekli** çözümleri öne çıkarır. Bu ürünler, yüksek kaliteli üretilen SDK'ların üzerine **ek özellikler** ve **entegrasyonlar** sağlar. + +✨ [**FastAPI'ye sponsor olarak**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨ bu şirketler, framework'ün ve **ekosisteminin** sağlıklı ve **sürdürülebilir** kalmasına yardımcı olur. + +Sponsor olmaları aynı zamanda FastAPI **topluluğuna** (size) güçlü bir bağlılığı da gösterir; yalnızca **iyi bir hizmet** sunmayı değil, aynı zamanda **güçlü ve gelişen bir framework** olan FastAPI'yi desteklemeyi de önemsediklerini gösterir. 🙇 + +Örneğin şunları deneyebilirsiniz: + +* Speakeasy +* Stainless +* liblab + +Bu çözümlerin bazıları açık kaynak olabilir veya ücretsiz katman sunabilir; yani finansal bir taahhüt olmadan deneyebilirsiniz. Başka ticari SDK üreteçleri de vardır ve internette bulunabilir. 🤓 + +## TypeScript SDK Oluşturma { #create-a-typescript-sdk } + +Basit bir FastAPI uygulamasıyla başlayalım: + +{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *} + +*Path operation*'ların, request payload ve response payload için kullandıkları modelleri `Item` ve `ResponseMessage` modelleriyle tanımladıklarına dikkat edin. + +### API Dokümanları { #api-docs } + +`/docs` adresine giderseniz, request'lerde gönderilecek ve response'larda alınacak veriler için **schema**'ları içerdiğini görürsünüz: + + + +Bu schema'ları görebilirsiniz, çünkü uygulamada modellerle birlikte tanımlandılar. + +Bu bilgi uygulamanın **OpenAPI schema**'sında bulunur ve sonrasında API dokümanlarında gösterilir. + +OpenAPI'ye dahil edilen, modellerden gelen bu bilginin aynısı **client code üretmek** için kullanılabilir. + +### Hey API { #hey-api } + +Modelleri olan bir FastAPI uygulamamız olduğunda, Hey API ile bir TypeScript client üretebiliriz. Bunu yapmanın en hızlı yolu npx kullanmaktır. + +```sh +npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client +``` + +Bu komut `./src/client` içine bir TypeScript SDK üretecektir. + +Web sitelerinde `@hey-api/openapi-ts` kurulumunu öğrenebilir ve üretilen çıktıyı inceleyebilirsiniz. + +### SDK'yı Kullanma { #using-the-sdk } + +Artık client code'u import edip kullanabilirsiniz. Şuna benzer görünebilir; method'lar için otomatik tamamlama aldığınıza dikkat edin: + + + +Ayrıca gönderilecek payload için de otomatik tamamlama alırsınız: + + + +/// tip | İpucu + +`name` ve `price` için otomatik tamamlamaya dikkat edin; bunlar FastAPI uygulamasında, `Item` modelinde tanımlanmıştı. + +/// + +Gönderdiğiniz veriler için satır içi hatalar (inline errors) da alırsınız: + + + +Response objesi de otomatik tamamlama sunacaktır: + + + +## Tag'lerle FastAPI Uygulaması { #fastapi-app-with-tags } + +Birçok durumda FastAPI uygulamanız daha büyük olacaktır ve farklı *path operation* gruplarını ayırmak için muhtemelen tag'leri kullanacaksınız. + +Örneğin **items** için bir bölüm, **users** için başka bir bölüm olabilir ve bunları tag'lerle ayırabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *} + +### Tag'lerle TypeScript Client Üretme { #generate-a-typescript-client-with-tags } + +Tag'leri kullanan bir FastAPI uygulaması için client ürettiğinizde, genelde client code da tag'lere göre ayrılır. + +Bu sayede client code tarafında her şey doğru şekilde sıralanır ve gruplandırılır: + + + +Bu örnekte şunlar var: + +* `ItemsService` +* `UsersService` + +### Client Method İsimleri { #client-method-names } + +Şu an üretilen `createItemItemsPost` gibi method isimleri çok temiz görünmüyor: + +```TypeScript +ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5}) +``` + +...çünkü client üreteci, her *path operation* için OpenAPI'nin dahili **operation ID** değerini kullanır. + +OpenAPI, her operation ID'nin tüm *path operation*'lar arasında benzersiz olmasını ister. Bu yüzden FastAPI; operation ID'yi benzersiz tutabilmek için **function adı**, **path** ve **HTTP method/operation** bilgilerini birleştirerek üretir. + +Ancak bunu bir sonraki adımda nasıl iyileştirebileceğinizi göstereceğim. 🤓 + +## Özel Operation ID'ler ve Daha İyi Method İsimleri { #custom-operation-ids-and-better-method-names } + +Bu operation ID'lerin **üretilme** şeklini **değiştirerek**, client'larda daha basit **method isimleri** elde edebilirsiniz. + +Bu durumda, her operation ID'nin **benzersiz** olduğundan başka bir şekilde emin olmanız gerekir. + +Örneğin, her *path operation*'ın bir tag'i olmasını sağlayabilir ve operation ID'yi **tag** ve *path operation* **adı**na (function adı) göre üretebilirsiniz. + +### Benzersiz ID Üreten Özel Fonksiyon { #custom-generate-unique-id-function } + +FastAPI, her *path operation* için bir **unique ID** kullanır. Bu ID, **operation ID** için ve ayrıca request/response'lar için gerekebilecek özel model isimleri için de kullanılır. + +Bu fonksiyonu özelleştirebilirsiniz. Bir `APIRoute` alır ve string döndürür. + +Örneğin burada ilk tag'i (muhtemelen tek tag'iniz olur) ve *path operation* adını (function adı) kullanıyor. + +Sonrasında bu özel fonksiyonu `generate_unique_id_function` parametresiyle **FastAPI**'ye geçebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py39.py hl[6:7,10] *} + +### Özel Operation ID'lerle TypeScript Client Üretme { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids } + +Artık client'ı tekrar üretirseniz, geliştirilmiş method isimlerini göreceksiniz: + + + +Gördüğünüz gibi method isimleri artık önce tag'i, sonra function adını içeriyor; URL path'i ve HTTP operation bilgisini artık taşımıyor. + +### Client Üretecine Vermeden Önce OpenAPI Spesifikasyonunu Ön İşlemek { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator } + +Üretilen kodda hâlâ bazı **tekrarlanan bilgiler** var. + +Bu method'un **items** ile ilişkili olduğunu zaten biliyoruz; çünkü bu kelime `ItemsService` içinde var (tag'den geliyor). Ama method adında da tag adı önek olarak duruyor. 😕 + +OpenAPI genelinde muhtemelen bunu korumak isteriz; çünkü operation ID'lerin **benzersiz** olmasını sağlar. + +Ancak üretilen client için, client'ları üretmeden hemen önce OpenAPI operation ID'lerini **değiştirip**, method isimlerini daha hoş ve **temiz** hale getirebiliriz. + +OpenAPI JSON'u `openapi.json` diye bir dosyaya indirip, şu tarz bir script ile **öndeki tag'i kaldırabiliriz**: + +{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py39.py *} + +//// tab | Node.js + +```Javascript +{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!} +``` + +//// + +Bununla operation ID'ler `items-get_items` gibi değerlerden sadece `get_items` olacak şekilde yeniden adlandırılır; böylece client üreteci daha basit method isimleri üretebilir. + +### Ön İşlenmiş OpenAPI ile TypeScript Client Üretme { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi } + +Sonuç artık bir `openapi.json` dosyasında olduğuna göre, input konumunu güncellemeniz gerekir: + +```sh +npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client +``` + +Yeni client'ı ürettikten sonra, tüm **otomatik tamamlama**, **satır içi hatalar**, vb. ile birlikte **temiz method isimleri** elde edersiniz: + + + +## Faydalar { #benefits } + +Otomatik üretilen client'ları kullanınca şu alanlarda **otomatik tamamlama** elde edersiniz: + +* Method'lar. +* Body'deki request payload'ları, query parametreleri, vb. +* Response payload'ları. + +Ayrıca her şey için **satır içi hatalar** (inline errors) da olur. + +Backend kodunu her güncellediğinizde ve frontend'i **yeniden ürettiğinizde**, yeni *path operation*'lar method olarak eklenir, eskileri kaldırılır ve diğer değişiklikler de üretilen koda yansır. 🤓 + +Bu, bir şey değiştiğinde client code'a otomatik olarak **yansıyacağı** anlamına gelir. Ayrıca client'ı **build** ettiğinizde, kullanılan verilerde bir **uyuşmazlık** (mismatch) varsa hata alırsınız. + +Böylece üretimde son kullanıcılara hata yansımasını beklemek ve sonra sorunun nerede olduğunu debug etmeye çalışmak yerine, geliştirme sürecinin çok erken aşamalarında **birçok hatayı tespit edersiniz**. ✨ diff --git a/docs/tr/docs/advanced/middleware.md b/docs/tr/docs/advanced/middleware.md new file mode 100644 index 000000000..a22644a09 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/middleware.md @@ -0,0 +1,97 @@ +# İleri Seviye Middleware { #advanced-middleware } + +Ana tutorial'da uygulamanıza [Özel Middleware](../tutorial/middleware.md){.internal-link target=_blank} eklemeyi gördünüz. + +Ardından [`CORSMiddleware` ile CORS'u yönetmeyi](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank} de okudunuz. + +Bu bölümde diğer middleware'leri nasıl kullanacağımıza bakacağız. + +## ASGI middleware'leri ekleme { #adding-asgi-middlewares } + +**FastAPI**, Starlette üzerine kurulu olduğu ve ASGI spesifikasyonunu uyguladığı için, herhangi bir ASGI middleware'ini kullanabilirsiniz. + +Bir middleware'in çalışması için özellikle FastAPI ya da Starlette için yazılmış olması gerekmez; ASGI spec'ine uyduğu sürece yeterlidir. + +Genel olarak ASGI middleware'leri, ilk argüman olarak bir ASGI app almayı bekleyen class'lar olur. + +Dolayısıyla üçüncü taraf ASGI middleware'lerinin dokümantasyonunda muhtemelen şöyle bir şey yapmanızı söylerler: + +```Python +from unicorn import UnicornMiddleware + +app = SomeASGIApp() + +new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow") +``` + +Ancak FastAPI (aslında Starlette) bunu yapmanın daha basit bir yolunu sunar; böylece dahili middleware'ler server hatalarını doğru şekilde ele alır ve özel exception handler'lar düzgün çalışır. + +Bunun için `app.add_middleware()` kullanırsınız (CORS örneğindeki gibi). + +```Python +from fastapi import FastAPI +from unicorn import UnicornMiddleware + +app = FastAPI() + +app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow") +``` + +`app.add_middleware()` ilk argüman olarak bir middleware class'ı alır ve middleware'e aktarılacak ek argümanları da kabul eder. + +## Entegre middleware'ler { #integrated-middlewares } + +**FastAPI**, yaygın kullanım senaryoları için birkaç middleware içerir; şimdi bunları nasıl kullanacağımıza bakacağız. + +/// note | Teknik Detaylar + +Bir sonraki örneklerde `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware` kullanmanız da mümkündür. + +**FastAPI**, size (geliştirici olarak) kolaylık olsun diye `fastapi.middleware` içinde bazı middleware'leri sağlar. Ancak mevcut middleware'lerin çoğu doğrudan Starlette'ten gelir. + +/// + +## `HTTPSRedirectMiddleware` { #httpsredirectmiddleware } + +Gelen tüm request'lerin `https` veya `wss` olmasını zorunlu kılar. + +`http` veya `ws` olarak gelen herhangi bir request, bunun yerine güvenli şemaya redirect edilir. + +{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001_py39.py hl[2,6] *} + +## `TrustedHostMiddleware` { #trustedhostmiddleware } + +HTTP Host Header saldırılarına karşı korunmak için, gelen tüm request'lerde `Host` header'ının doğru ayarlanmış olmasını zorunlu kılar. + +{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002_py39.py hl[2,6:8] *} + +Aşağıdaki argümanlar desteklenir: + +* `allowed_hosts` - Hostname olarak izin verilmesi gereken domain adlarının listesi. `*.example.com` gibi wildcard domain'ler subdomain eşleştirmesi için desteklenir. Herhangi bir hostname'e izin vermek için `allowed_hosts=["*"]` kullanın veya middleware'i hiç eklemeyin. +* `www_redirect` - True olarak ayarlanırsa, izin verilen host'ların www olmayan sürümlerine gelen request'ler www sürümlerine redirect edilir. Varsayılanı `True`'dur. + +Gelen bir request doğru şekilde doğrulanmazsa `400` response gönderilir. + +## `GZipMiddleware` { #gzipmiddleware } + +`Accept-Encoding` header'ında `"gzip"` içeren herhangi bir request için GZip response'larını yönetir. + +Middleware hem standart hem de streaming response'ları ele alır. + +{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial003_py39.py hl[2,6] *} + +Aşağıdaki argümanlar desteklenir: + +* `minimum_size` - Bayt cinsinden bu minimum boyuttan küçük response'lara GZip uygulama. Varsayılanı `500`'dür. +* `compresslevel` - GZip sıkıştırması sırasında kullanılır. 1 ile 9 arasında bir tamsayıdır. Varsayılanı `9`'dur. Daha düşük değer daha hızlı sıkıştırma ama daha büyük dosya boyutları üretir; daha yüksek değer daha yavaş sıkıştırma ama daha küçük dosya boyutları üretir. + +## Diğer middleware'ler { #other-middlewares } + +Başka birçok ASGI middleware'i vardır. + +Örneğin: + +* Uvicorn'un `ProxyHeadersMiddleware`'i +* MessagePack + +Diğer mevcut middleware'leri görmek için Starlette'in Middleware dokümanlarına ve ASGI Awesome List listesine bakın. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/openapi-callbacks.md b/docs/tr/docs/advanced/openapi-callbacks.md new file mode 100644 index 000000000..61135b7e0 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/openapi-callbacks.md @@ -0,0 +1,186 @@ +# OpenAPI Callback'leri { #openapi-callbacks } + +Başka biri tarafından (muhtemelen API'nizi *kullanacak* olan aynı geliştirici tarafından) oluşturulmuş bir *external API*'ye request tetikleyebilen bir *path operation* ile bir API oluşturabilirsiniz. + +API uygulamanızın *external API*'yi çağırdığı sırada gerçekleşen sürece "callback" denir. Çünkü dış geliştiricinin yazdığı yazılım API'nize bir request gönderir ve ardından API'niz *geri çağrı* yaparak (*call back*), bir *external API*'ye request gönderir (muhtemelen aynı geliştiricinin oluşturduğu). + +Bu durumda, o external API'nin nasıl görünmesi *gerektiğini* dokümante etmek isteyebilirsiniz. Hangi *path operation*'a sahip olmalı, hangi body'yi beklemeli, hangi response'u döndürmeli, vb. + +## Callback'leri olan bir uygulama { #an-app-with-callbacks } + +Bunların hepsine bir örnekle bakalım. + +Fatura oluşturmayı sağlayan bir uygulama geliştirdiğinizi düşünün. + +Bu faturaların `id`, `title` (opsiyonel), `customer` ve `total` alanları olacak. + +API'nizin kullanıcısı (external bir geliştirici) API'nizde bir POST request ile fatura oluşturacak. + +Sonra API'niz (varsayalım ki): + +* Faturayı external geliştiricinin bir müşterisine gönderir. +* Parayı tahsil eder. +* API kullanıcısına (external geliştiriciye) tekrar bir bildirim gönderir. + * Bu, external geliştiricinin sağladığı bir *external API*'ye (*sizin API'nizden*) bir POST request gönderilerek yapılır (işte bu "callback"tir). + +## Normal **FastAPI** uygulaması { #the-normal-fastapi-app } + +Önce callback eklemeden önce normal API uygulamasının nasıl görüneceğine bakalım. + +Bir `Invoice` body alacak bir *path operation*'ı ve callback için URL'yi taşıyacak `callback_url` adlı bir query parametresi olacak. + +Bu kısım oldukça standart; kodun çoğu muhtemelen size zaten tanıdık gelecektir: + +{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *} + +/// tip | İpucu + +`callback_url` query parametresi, Pydantic'in Url tipini kullanır. + +/// + +Tek yeni şey, *path operation decorator*'ına argüman olarak verilen `callbacks=invoices_callback_router.routes`. Bunun ne olduğuna şimdi bakacağız. + +## Callback'i dokümante etmek { #documenting-the-callback } + +Callback'in gerçek kodu, büyük ölçüde sizin API uygulamanıza bağlıdır. + +Ve bir uygulamadan diğerine oldukça değişebilir. + +Sadece bir-iki satır kod bile olabilir, örneğin: + +```Python +callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/" +httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True}) +``` + +Ancak callback'in belki de en önemli kısmı, API'nizin kullanıcısının (external geliştiricinin) *external API*'yi doğru şekilde uyguladığından emin olmaktır; çünkü *sizin API'niz* callback'in request body'sinde belirli veriler gönderecektir, vb. + +Dolayısıyla sıradaki adım olarak, *sizin API'nizden* callback almak için o *external API*'nin nasıl görünmesi gerektiğini dokümante eden kodu ekleyeceğiz. + +Bu dokümantasyon, API'nizde `/docs` altındaki Swagger UI'da görünecek ve external geliştiricilere *external API*'yi nasıl inşa edeceklerini gösterecek. + +Bu örnek callback'in kendisini implemente etmiyor (o zaten tek satır kod olabilir), sadece dokümantasyon kısmını ekliyor. + +/// tip | İpucu + +Gerçek callback, sadece bir HTTP request'tir. + +Callback'i kendiniz implemente ederken HTTPX veya Requests gibi bir şey kullanabilirsiniz. + +/// + +## Callback dokümantasyon kodunu yazın { #write-the-callback-documentation-code } + +Bu kod uygulamanızda çalıştırılmayacak; sadece o *external API*'nin nasıl görünmesi gerektiğini *dokümante etmek* için gerekiyor. + +Ancak **FastAPI** ile bir API için otomatik dokümantasyonu kolayca nasıl üreteceğinizi zaten biliyorsunuz. + +O halde aynı bilgiyi kullanarak, *external API*'nin nasıl görünmesi gerektiğini dokümante edeceğiz... external API'nin implemente etmesi gereken *path operation*'ları oluşturarak (API'nizin çağıracağı olanlar). + +/// tip | İpucu + +Bir callback'i dokümante eden kodu yazarken, kendinizi *external geliştirici* olarak hayal etmek faydalı olabilir. Ve şu anda *sizin API'nizi* değil, *external API*'yi implemente ettiğinizi düşünün. + +Bu bakış açısını (external geliştiricinin bakış açısını) geçici olarak benimsemek; parametreleri nereye koyacağınızı, body için Pydantic modelini, response için modelini vb. external API tarafında nasıl tasarlayacağınızı daha net hale getirebilir. + +/// + +### Bir callback `APIRouter` oluşturun { #create-a-callback-apirouter } + +Önce bir veya daha fazla callback içerecek yeni bir `APIRouter` oluşturun. + +{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[1,23] *} + +### Callback *path operation*'ını oluşturun { #create-the-callback-path-operation } + +Callback *path operation*'ını oluşturmak için, yukarıda oluşturduğunuz aynı `APIRouter`'ı kullanın. + +Normal bir FastAPI *path operation*'ı gibi görünmelidir: + +* Muhtemelen alması gereken body'nin bir deklarasyonu olmalı, örn. `body: InvoiceEvent`. +* Ayrıca döndürmesi gereken response'un deklarasyonu da olabilir, örn. `response_model=InvoiceEventReceived`. + +{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[14:16,19:20,26:30] *} + +Normal bir *path operation*'dan 2 temel farkı vardır: + +* Gerçek bir koda ihtiyaç duymaz; çünkü uygulamanız bu kodu asla çağırmayacak. Bu yalnızca *external API*'yi dokümante etmek için kullanılır. Yani fonksiyon sadece `pass` içerebilir. +* *path*, bir OpenAPI 3 expression (aşağıda daha fazlası) içerebilir; böylece parametreler ve *sizin API'nize* gönderilen orijinal request'in bazı parçalarıyla değişkenler kullanılabilir. + +### Callback path ifadesi { #the-callback-path-expression } + +Callback *path*'i, *sizin API'nize* gönderilen orijinal request'in bazı parçalarını içerebilen bir OpenAPI 3 expression barındırabilir. + +Bu örnekte, bu bir `str`: + +```Python +"{$callback_url}/invoices/{$request.body.id}" +``` + +Yani API'nizin kullanıcısı (external geliştirici) *sizin API'nize* şu adrese bir request gönderirse: + +``` +https://yourapi.com/invoices/?callback_url=https://www.external.org/events +``` + +ve JSON body şu şekilde olursa: + +```JSON +{ + "id": "2expen51ve", + "customer": "Mr. Richie Rich", + "total": "9999" +} +``` + +o zaman *sizin API'niz* faturayı işleyecek ve daha sonra bir noktada `callback_url`'ye (yani *external API*'ye) bir callback request gönderecek: + +``` +https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve +``` + +ve JSON body yaklaşık şöyle bir şey içerecek: + +```JSON +{ + "description": "Payment celebration", + "paid": true +} +``` + +ve o *external API*'den şu gibi bir JSON body içeren response bekleyecek: + +```JSON +{ + "ok": true +} +``` + +/// tip | İpucu + +Callback URL'sinin, `callback_url` içindeki query parametresi olarak alınan URL'yi (`https://www.external.org/events`) ve ayrıca JSON body'nin içindeki fatura `id`'sini (`2expen51ve`) birlikte kullandığına dikkat edin. + +/// + +### Callback router'ını ekleyin { #add-the-callback-router } + +Bu noktada, yukarıda oluşturduğunuz callback router'ında gerekli callback *path operation*'ları (external geliştiricinin *external API*'de implemente etmesi gerekenler) hazır. + +Şimdi *sizin API'nizin path operation decorator*'ında `callbacks` parametresini kullanarak, callback router'ının `.routes` attribute'unu (bu aslında route/*path operation*'lardan oluşan bir `list`) geçin: + +{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[33] *} + +/// tip | İpucu + +`callback=` içine router'ın kendisini (`invoices_callback_router`) değil, `invoices_callback_router.routes` şeklinde `.routes` attribute'unu verdiğinize dikkat edin. + +/// + +### Dokümanları kontrol edin { #check-the-docs } + +Artık uygulamanızı başlatıp http://127.0.0.1:8000/docs adresine gidebilirsiniz. + +*Path operation*'ınız için, *external API*'nin nasıl görünmesi gerektiğini gösteren bir "Callbacks" bölümünü içeren dokümanları göreceksiniz: + + diff --git a/docs/tr/docs/advanced/openapi-webhooks.md b/docs/tr/docs/advanced/openapi-webhooks.md new file mode 100644 index 000000000..dd9e9bbe7 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/openapi-webhooks.md @@ -0,0 +1,55 @@ +# OpenAPI Webhook'lar { #openapi-webhooks } + +Bazı durumlarda, API'nizi kullanan **kullanıcılara** uygulamanızın *onların* uygulamasını (request göndererek) bazı verilerle çağırabileceğini; genellikle bir tür **event** hakkında **bildirim** yapmak için kullanacağını söylemek istersiniz. + +Bu da şunu ifade eder: Kullanıcılarınızın API'nize request göndermesi şeklindeki normal akış yerine, request'i **sizin API'niz** (veya uygulamanız) **onların sistemine** (onların API'sine, onların uygulamasına) **gönderebilir**. + +Buna genellikle **webhook** denir. + +## Webhook adımları { #webhooks-steps } + +Süreç genellikle şöyledir: Kodunuzda göndereceğiniz mesajın ne olduğunu, yani request'in **body**'sini **siz tanımlarsınız**. + +Ayrıca uygulamanızın bu request'leri veya event'leri hangi **anlarda** göndereceğini de bir şekilde tanımlarsınız. + +Ve **kullanıcılarınız** da bir şekilde (örneğin bir web dashboard üzerinden) uygulamanızın bu request'leri göndermesi gereken **URL**'yi tanımlar. + +Webhook'lar için URL'lerin nasıl kaydedileceğine dair tüm **mantık** ve bu request'leri gerçekten gönderen kod tamamen size bağlıdır. Bunu **kendi kodunuzda** istediğiniz gibi yazarsınız. + +## **FastAPI** ve OpenAPI ile webhook'ları dokümante etmek { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi } + +**FastAPI** ile OpenAPI kullanarak bu webhook'ların adlarını, uygulamanızın gönderebileceği HTTP operation türlerini (örn. `POST`, `PUT`, vb.) ve uygulamanızın göndereceği request **body**'lerini tanımlayabilirsiniz. + +Bu, kullanıcılarınızın **webhook** request'lerinizi alacak şekilde **API'lerini implement etmesini** çok daha kolaylaştırabilir; hatta kendi API kodlarının bir kısmını otomatik üretebilirler. + +/// info | Bilgi + +Webhook'lar OpenAPI 3.1.0 ve üzeri sürümlerde mevcuttur; FastAPI `0.99.0` ve üzeri tarafından desteklenir. + +/// + +## Webhook'ları olan bir uygulama { #an-app-with-webhooks } + +Bir **FastAPI** uygulaması oluşturduğunuzda, *webhook*'ları tanımlamak için kullanabileceğiniz bir `webhooks` attribute'u vardır; *path operation* tanımlar gibi, örneğin `@app.webhooks.post()` ile. + +{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py39.py hl[9:13,36:53] *} + +Tanımladığınız webhook'lar **OpenAPI** şemasında ve otomatik **docs UI**'da yer alır. + +/// info | Bilgi + +`app.webhooks` nesnesi aslında sadece bir `APIRouter`'dır; uygulamanızı birden fazla dosya ile yapılandırırken kullanacağınız türün aynısıdır. + +/// + +Dikkat edin: Webhook'larda aslında bir *path* (ör. `/items/`) deklare etmiyorsunuz; oraya verdiğiniz metin sadece webhook'un bir **identifier**'ıdır (event'in adı). Örneğin `@app.webhooks.post("new-subscription")` içinde webhook adı `new-subscription`'dır. + +Bunun nedeni, webhook request'ini almak istedikleri gerçek **URL path**'i **kullanıcılarınızın** başka bir şekilde (örn. bir web dashboard üzerinden) tanımlamasının beklenmesidir. + +### Dokümanları kontrol edin { #check-the-docs } + +Şimdi uygulamanızı başlatıp http://127.0.0.1:8000/docs adresine gidin. + +Dokümanlarınızda normal *path operation*'ları ve artık bazı **webhook**'ları da göreceksiniz: + + diff --git a/docs/tr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/tr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md new file mode 100644 index 000000000..e326842d6 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md @@ -0,0 +1,172 @@ +# Path Operation İleri Düzey Yapılandırma { #path-operation-advanced-configuration } + +## OpenAPI operationId { #openapi-operationid } + +/// warning | Uyarı + +OpenAPI konusunda "uzman" değilseniz, muhtemelen buna ihtiyacınız yok. + +/// + +*path operation*’ınızda kullanılacak OpenAPI `operationId` değerini `operation_id` parametresiyle ayarlayabilirsiniz. + +Bunun her operation için benzersiz olduğundan emin olmanız gerekir. + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *} + +### operationId olarak *path operation function* adını kullanma { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid } + +API’lerinizin function adlarını `operationId` olarak kullanmak istiyorsanız, hepsini dolaşıp her *path operation*’ın `operation_id` değerini `APIRoute.name` ile override edebilirsiniz. + +Bunu, tüm *path operation*’ları ekledikten sonra yapmalısınız. + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *} + +/// tip | İpucu + +`app.openapi()` fonksiyonunu manuel olarak çağırıyorsanız, bunu yapmadan önce `operationId`’leri güncellemelisiniz. + +/// + +/// warning | Uyarı + +Bunu yaparsanız, her bir *path operation function*’ın adının benzersiz olduğundan emin olmanız gerekir. + +Farklı modüllerde (Python dosyalarında) olsalar bile. + +/// + +## OpenAPI’den Hariç Tutma { #exclude-from-openapi } + +Bir *path operation*’ı üretilen OpenAPI şemasından (dolayısıyla otomatik dokümantasyon sistemlerinden) hariç tutmak için `include_in_schema` parametresini kullanın ve `False` yapın: + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py39.py hl[6] *} + +## Docstring’den İleri Düzey Açıklama { #advanced-description-from-docstring } + +OpenAPI için, bir *path operation function*’ın docstring’inden kullanılacak satırları sınırlandırabilirsiniz. + +Bir `\f` (escape edilmiş "form feed" karakteri) eklerseniz, **FastAPI** OpenAPI için kullanılan çıktıyı bu noktada **keser**. + +Dokümantasyonda görünmez, ancak diğer araçlar (Sphinx gibi) geri kalan kısmı kullanabilir. + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *} + +## Ek Responses { #additional-responses } + +Muhtemelen bir *path operation* için `response_model` ve `status_code` tanımlamayı görmüşsünüzdür. + +Bu, bir *path operation*’ın ana response’u ile ilgili metadata’yı tanımlar. + +Ek response’ları; modelleri, status code’ları vb. ile birlikte ayrıca da tanımlayabilirsiniz. + +Dokümantasyonda bununla ilgili ayrı bir bölüm var; [OpenAPI’de Ek Responses](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} sayfasından okuyabilirsiniz. + +## OpenAPI Extra { #openapi-extra } + +Uygulamanızda bir *path operation* tanımladığınızda, **FastAPI** OpenAPI şemasına dahil edilmek üzere o *path operation* ile ilgili metadata’yı otomatik olarak üretir. + +/// note | Teknik Detaylar + +OpenAPI spesifikasyonunda buna Operation Object denir. + +/// + +Bu, *path operation* hakkında tüm bilgileri içerir ve otomatik dokümantasyonu üretmek için kullanılır. + +`tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` vb. alanları içerir. + +Bu *path operation*’a özel OpenAPI şeması normalde **FastAPI** tarafından otomatik üretilir; ancak siz bunu genişletebilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Bu, düşük seviyeli bir genişletme noktasıdır. + +Yalnızca ek response’lar tanımlamanız gerekiyorsa, bunu yapmanın daha pratik yolu [OpenAPI’de Ek Responses](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} kullanmaktır. + +/// + +Bir *path operation* için OpenAPI şemasını `openapi_extra` parametresiyle genişletebilirsiniz. + +### OpenAPI Extensions { #openapi-extensions } + +Örneğin bu `openapi_extra`, [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) tanımlamak için faydalı olabilir: + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py39.py hl[6] *} + +Otomatik API dokümanlarını açtığınızda, extension’ınız ilgili *path operation*’ın en altında görünür. + + + +Ayrıca ortaya çıkan OpenAPI’yi (API’nizde `/openapi.json`) görüntülerseniz, extension’ınızı ilgili *path operation*’ın bir parçası olarak orada da görürsünüz: + +```JSON hl_lines="22" +{ + "openapi": "3.1.0", + "info": { + "title": "FastAPI", + "version": "0.1.0" + }, + "paths": { + "/items/": { + "get": { + "summary": "Read Items", + "operationId": "read_items_items__get", + "responses": { + "200": { + "description": "Successful Response", + "content": { + "application/json": { + "schema": {} + } + } + } + }, + "x-aperture-labs-portal": "blue" + } + } + } +} +``` + +### Özel OpenAPI *path operation* şeması { #custom-openapi-path-operation-schema } + +`openapi_extra` içindeki dictionary, *path operation* için otomatik üretilen OpenAPI şemasıyla derinlemesine (deep) birleştirilir. + +Böylece otomatik üretilen şemaya ek veri ekleyebilirsiniz. + +Örneğin, Pydantic ile FastAPI’nin otomatik özelliklerini kullanmadan request’i kendi kodunuzla okuyup doğrulamaya karar verebilirsiniz; ancak yine de OpenAPI şemasında request’i tanımlamak isteyebilirsiniz. + +Bunu `openapi_extra` ile yapabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *} + +Bu örnekte herhangi bir Pydantic model tanımlamadık. Hatta request body JSON olarak parsed bile edilmiyor; doğrudan `bytes` olarak okunuyor ve `magic_data_reader()` fonksiyonu bunu bir şekilde parse etmekten sorumlu oluyor. + +Buna rağmen, request body için beklenen şemayı tanımlayabiliriz. + +### Özel OpenAPI content type { #custom-openapi-content-type } + +Aynı yöntemi kullanarak, Pydantic model ile JSON Schema’yı tanımlayıp bunu *path operation* için özel OpenAPI şeması bölümüne dahil edebilirsiniz. + +Ve bunu, request içindeki veri tipi JSON olmasa bile yapabilirsiniz. + +Örneğin bu uygulamada, FastAPI’nin Pydantic modellerinden JSON Schema çıkarmaya yönelik entegre işlevselliğini ve JSON için otomatik doğrulamayı kullanmıyoruz. Hatta request content type’ını JSON değil, YAML olarak tanımlıyoruz: + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *} + +Buna rağmen, varsayılan entegre işlevselliği kullanmasak da, YAML olarak almak istediğimiz veri için JSON Schema’yı manuel üretmek üzere bir Pydantic model kullanmaya devam ediyoruz. + +Ardından request’i doğrudan kullanıp body’yi `bytes` olarak çıkarıyoruz. Bu da FastAPI’nin request payload’ını JSON olarak parse etmeye çalışmayacağı anlamına gelir. + +Sonrasında kodumuzda bu YAML içeriğini doğrudan parse ediyor, ardından YAML içeriğini doğrulamak için yine aynı Pydantic modeli kullanıyoruz: + +{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *} + +/// tip | İpucu + +Burada aynı Pydantic modeli tekrar kullanıyoruz. + +Aynı şekilde, başka bir yöntemle de doğrulama yapabilirdik. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/advanced/response-change-status-code.md b/docs/tr/docs/advanced/response-change-status-code.md new file mode 100644 index 000000000..239c0dddd --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/response-change-status-code.md @@ -0,0 +1,31 @@ +# Response - Status Code Değiştirme { #response-change-status-code } + +Muhtemelen daha önce varsayılan bir [Response Status Code](../tutorial/response-status-code.md){.internal-link target=_blank} ayarlayabileceğinizi okumuşsunuzdur. + +Ancak bazı durumlarda, varsayılandan farklı bir status code döndürmeniz gerekir. + +## Kullanım senaryosu { #use-case } + +Örneğin, varsayılan olarak "OK" `200` HTTP status code'u döndürmek istediğinizi düşünün. + +Ama veri mevcut değilse onu oluşturmak ve "CREATED" `201` HTTP status code'u döndürmek istiyorsunuz. + +Aynı zamanda, döndürdüğünüz veriyi bir `response_model` ile filtreleyip dönüştürebilmeyi de sürdürmek istiyorsunuz. + +Bu tür durumlarda bir `Response` parametresi kullanabilirsiniz. + +## Bir `Response` parametresi kullanın { #use-a-response-parameter } + +*Path operation function* içinde `Response` tipinde bir parametre tanımlayabilirsiniz (cookie ve header'lar için yapabildiğiniz gibi). + +Ardından bu *geçici (temporal)* `Response` nesnesi üzerinde `status_code` değerini ayarlayabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py39.py hl[1,9,12] *} + +Sonrasında, normalde yaptığınız gibi ihtiyacınız olan herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (`dict`, bir veritabanı modeli, vb.). + +Ve eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır. + +**FastAPI**, status code'u (ayrıca cookie ve header'ları) bu *geçici (temporal)* response'tan alır ve `response_model` ile filtrelenmiş, sizin döndürdüğünüz değeri içeren nihai response'a yerleştirir. + +Ayrıca `Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp status code'u orada ayarlayabilirsiniz. Ancak unutmayın, en son ayarlanan değer geçerli olur. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/response-cookies.md b/docs/tr/docs/advanced/response-cookies.md new file mode 100644 index 000000000..d00bfc4cd --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/response-cookies.md @@ -0,0 +1,51 @@ +# Response Cookie'leri { #response-cookies } + +## Bir `Response` parametresi kullanın { #use-a-response-parameter } + +*Path operation function* içinde `Response` tipinde bir parametre tanımlayabilirsiniz. + +Ardından bu *geçici* response nesnesi üzerinde cookie'leri set edebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *} + +Sonrasında normalde yaptığınız gibi ihtiyaç duyduğunuz herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (bir `dict`, bir veritabanı modeli vb.). + +Ayrıca bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır. + +**FastAPI**, bu *geçici* response'u cookie'leri (ayrıca header'ları ve status code'u) çıkarmak için kullanır ve bunları, döndürdüğünüz değeri içeren nihai response'a ekler. Döndürdüğünüz değer, varsa `response_model` ile filtrelenmiş olur. + +`Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp, onların içinde cookie (ve header) set edebilirsiniz. + +## Doğrudan bir `Response` döndürün { #return-a-response-directly } + +Kodunuzda doğrudan bir `Response` döndürürken de cookie oluşturabilirsiniz. + +Bunu yapmak için, [Doğrudan Response Döndürme](response-directly.md){.internal-link target=_blank} bölümünde anlatıldığı gibi bir response oluşturabilirsiniz. + +Sonra bunun içinde Cookie'leri set edin ve response'u döndürün: + +{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py39.py hl[10:12] *} + +/// tip | İpucu + +`Response` parametresini kullanmak yerine doğrudan bir response döndürürseniz, FastAPI onu olduğu gibi (doğrudan) döndürür. + +Bu yüzden, verinizin doğru tipte olduğundan emin olmanız gerekir. Örneğin `JSONResponse` döndürüyorsanız, verinin JSON ile uyumlu olması gerekir. + +Ayrıca `response_model` tarafından filtrelenmesi gereken bir veriyi göndermediğinizden de emin olun. + +/// + +### Daha fazla bilgi { #more-info } + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import Response` veya `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `fastapi.responses` içinde `starlette.responses` ile aynı response sınıflarını sunar. Ancak mevcut response'ların büyük kısmı doğrudan Starlette'ten gelir. + +Ve `Response`, header ve cookie set etmek için sık kullanıldığından, **FastAPI** bunu `fastapi.Response` olarak da sağlar. + +/// + +Mevcut tüm parametreleri ve seçenekleri görmek için Starlette dokümantasyonuna bakın. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/response-directly.md b/docs/tr/docs/advanced/response-directly.md new file mode 100644 index 000000000..332f1224f --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/response-directly.md @@ -0,0 +1,65 @@ +# Doğrudan Bir Response Döndürme { #return-a-response-directly } + +**FastAPI** ile bir *path operation* oluşturduğunuzda, normalde ondan herhangi bir veri döndürebilirsiniz: bir `dict`, bir `list`, bir Pydantic model, bir veritabanı modeli vb. + +Varsayılan olarak **FastAPI**, döndürdüğünüz bu değeri [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} bölümünde anlatılan `jsonable_encoder` ile otomatik olarak JSON'a çevirir. + +Ardından perde arkasında, JSON-uyumlu bu veriyi (ör. bir `dict`) client'a response göndermek için kullanılacak bir `JSONResponse` içine yerleştirir. + +Ancak *path operation*'larınızdan doğrudan bir `JSONResponse` döndürebilirsiniz. + +Bu, örneğin özel header'lar veya cookie'ler döndürmek istediğinizde faydalı olabilir. + +## Bir `Response` Döndürme { #return-a-response } + +Aslında herhangi bir `Response` veya onun herhangi bir alt sınıfını döndürebilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +`JSONResponse` zaten `Response`'un bir alt sınıfıdır. + +/// + +Bir `Response` döndürdüğünüzde, **FastAPI** bunu olduğu gibi doğrudan iletir. + +Pydantic model'leriyle herhangi bir veri dönüşümü yapmaz, içeriği başka bir tipe çevirmez vb. + +Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz. + +## Bir `Response` İçinde `jsonable_encoder` Kullanma { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response } + +**FastAPI**, sizin döndürdüğünüz `Response` üzerinde hiçbir değişiklik yapmadığı için, içeriğinin gönderilmeye hazır olduğundan emin olmanız gerekir. + +Örneğin, bir Pydantic model'i, önce JSON-uyumlu tiplere çevrilmeden (`datetime`, `UUID` vb.) doğrudan bir `JSONResponse` içine koyamazsınız. Önce tüm veri tipleri JSON-uyumlu hale gelecek şekilde `dict`'e çevrilmesi gerekir. + +Bu gibi durumlarda, response'a vermeden önce verinizi dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *} + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` üzerinden de sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'tan gelir. + +/// + +## Özel Bir `Response` Döndürme { #returning-a-custom-response } + +Yukarıdaki örnek ihtiyaç duyduğunuz tüm parçaları gösteriyor, ancak henüz çok kullanışlı değil. Çünkü `item`'ı zaten doğrudan döndürebilirdiniz ve **FastAPI** varsayılan olarak onu sizin için bir `JSONResponse` içine koyup `dict`'e çevirirdi vb. + +Şimdi bunu kullanarak nasıl özel bir response döndürebileceğinize bakalım. + +Diyelim ki XML response döndürmek istiyorsunuz. + +XML içeriğinizi bir string içine koyabilir, onu bir `Response` içine yerleştirip döndürebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *} + +## Notlar { #notes } + +Bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzde, verisi otomatik olarak validate edilmez, dönüştürülmez (serialize edilmez) veya dokümante edilmez. + +Ancak yine de [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} bölümünde anlatıldığı şekilde dokümante edebilirsiniz. + +İlerleyen bölümlerde, otomatik veri dönüşümü, dokümantasyon vb. özellikleri korurken bu özel `Response`'ları nasıl kullanıp declare edebileceğinizi göreceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/response-headers.md b/docs/tr/docs/advanced/response-headers.md new file mode 100644 index 000000000..85b0799d3 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/response-headers.md @@ -0,0 +1,41 @@ +# Response Header'ları { #response-headers } + +## Bir `Response` parametresi kullanın { #use-a-response-parameter } + +*Path operation function* içinde (cookie'lerde yapabildiğiniz gibi) tipi `Response` olan bir parametre tanımlayabilirsiniz. + +Sonra da bu *geçici* response nesnesi üzerinde header'ları ayarlayabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *} + +Ardından normalde yaptığınız gibi ihtiyacınız olan herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (bir `dict`, bir veritabanı modeli vb.). + +Eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır. + +**FastAPI**, header'ları (aynı şekilde cookie'leri ve status code'u) bu *geçici* response'dan alır ve döndürdüğünüz değeri (varsa bir `response_model` ile filtrelenmiş hâliyle) içeren nihai response'a ekler. + +`Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp, onların içinde header (ve cookie) ayarlayabilirsiniz. + +## Doğrudan bir `Response` döndürün { #return-a-response-directly } + +Doğrudan bir `Response` döndürdüğünüzde de header ekleyebilirsiniz. + +[Bir Response'u Doğrudan Döndürün](response-directly.md){.internal-link target=_blank} bölümünde anlatıldığı gibi bir response oluşturun ve header'ları ek bir parametre olarak geçin: + +{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py39.py hl[10:12] *} + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import Response` veya `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` olarak da sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'ten gelir. + +Ayrıca `Response` header ve cookie ayarlamak için sık kullanıldığından, **FastAPI** bunu `fastapi.Response` altında da sağlar. + +/// + +## Özel Header'lar { #custom-headers } + +Özel/proprietary header'ların `X-` prefix'i kullanılarak eklenebileceğini unutmayın. + +Ancak tarayıcıdaki bir client'ın görebilmesini istediğiniz özel header'larınız varsa, bunları CORS ayarlarınıza eklemeniz gerekir ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank} bölümünde daha fazla bilgi), bunun için Starlette'in CORS dokümanında açıklanan `expose_headers` parametresini kullanın. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/security/http-basic-auth.md b/docs/tr/docs/advanced/security/http-basic-auth.md new file mode 100644 index 000000000..b194c763e --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/security/http-basic-auth.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth } + +En basit senaryolarda HTTP Basic Auth kullanabilirsiniz. + +HTTP Basic Auth’ta uygulama, içinde kullanıcı adı ve şifre bulunan bir header bekler. + +Eğer bunu almazsa HTTP 401 "Unauthorized" hatası döndürür. + +Ayrıca değeri `Basic` olan ve isteğe bağlı `realm` parametresi içerebilen `WWW-Authenticate` header’ını da döndürür. + +Bu da tarayıcıya, kullanıcı adı ve şifre için entegre giriş penceresini göstermesini söyler. + +Ardından kullanıcı adı ve şifreyi yazdığınızda tarayıcı bunları otomatik olarak header içinde gönderir. + +## Basit HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth } + +* `HTTPBasic` ve `HTTPBasicCredentials` import edin. +* `HTTPBasic` kullanarak bir "`security` scheme" oluşturun. +* *path operation*’ınızda bir dependency ile bu `security`’yi kullanın. +* Bu, `HTTPBasicCredentials` tipinde bir nesne döndürür: + * İçinde gönderilen `username` ve `password` bulunur. + +{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py39.py hl[4,8,12] *} + +URL’yi ilk kez açmaya çalıştığınızda (veya dokümanlardaki "Execute" butonuna tıkladığınızda) tarayıcı sizden kullanıcı adınızı ve şifrenizi ister: + + + +## Kullanıcı adını kontrol edin { #check-the-username } + +Daha kapsamlı bir örneğe bakalım. + +Kullanıcı adı ve şifrenin doğru olup olmadığını kontrol etmek için bir dependency kullanın. + +Bunun için kullanıcı adı ve şifreyi kontrol ederken Python standart modülü olan `secrets`’i kullanın. + +`secrets.compare_digest()`; `bytes` ya da yalnızca ASCII karakterleri (İngilizce’deki karakterler) içeren bir `str` almalıdır. Bu da `Sebastián` içindeki `á` gibi karakterlerle çalışmayacağı anlamına gelir. + +Bunu yönetmek için önce `username` ve `password` değerlerini UTF-8 ile encode ederek `bytes`’a dönüştürürüz. + +Sonra `secrets.compare_digest()` kullanarak `credentials.username`’in `"stanleyjobson"` ve `credentials.password`’ün `"swordfish"` olduğundan emin olabiliriz. + +{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[1,12:24] *} + +Bu, kabaca şuna benzer olurdu: + +```Python +if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"): + # Return some error + ... +``` + +Ancak `secrets.compare_digest()` kullanarak, "timing attacks" denilen bir saldırı türüne karşı güvenli olursunuz. + +### Timing Attacks { #timing-attacks } + +Peki "timing attack" nedir? + +Bazı saldırganların kullanıcı adı ve şifreyi tahmin etmeye çalıştığını düşünelim. + +Ve `johndoe` kullanıcı adı ve `love123` şifresi ile bir request gönderiyorlar. + +Uygulamanızdaki Python kodu o zaman kabaca şuna denk olur: + +```Python +if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish": + ... +``` + +Ancak Python, `johndoe` içindeki ilk `j` ile `stanleyjobson` içindeki ilk `s`’i karşılaştırdığı anda `False` döndürür; çünkü iki string’in aynı olmadığını zaten anlar ve "kalan harfleri karşılaştırmak için daha fazla hesaplama yapmaya gerek yok" diye düşünür. Uygulamanız da "Incorrect username or password" der. + +Sonra saldırganlar bu sefer `stanleyjobsox` kullanıcı adı ve `love123` şifresi ile dener. + +Uygulama kodunuz da şuna benzer bir şey yapar: + +```Python +if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish": + ... +``` + +Bu kez Python, iki string’in aynı olmadığını fark etmeden önce hem `stanleyjobsox` hem de `stanleyjobson` içinde `stanleyjobso` kısmının tamamını karşılaştırmak zorunda kalır. Bu nedenle "Incorrect username or password" yanıtını vermesi birkaç mikro saniye daha uzun sürer. + +#### Yanıt süresi saldırganlara yardımcı olur { #the-time-to-answer-helps-the-attackers } + +Bu noktada saldırganlar, server’ın "Incorrect username or password" response’unu göndermesinin birkaç mikro saniye daha uzun sürdüğünü fark ederek _bir şeyleri_ doğru yaptıklarını anlar; yani başlangıçtaki bazı harfler doğrudur. + +Sonra tekrar denerken, bunun `johndoe`’dan ziyade `stanleyjobsox`’a daha yakın bir şey olması gerektiğini bilerek devam edebilirler. + +#### "Profesyonel" bir saldırı { #a-professional-attack } + +Elbette saldırganlar bunu elle tek tek denemez; bunu yapan bir program yazarlar. Muhtemelen saniyede binlerce ya da milyonlarca test yaparlar ve her seferinde yalnızca bir doğru harf daha elde ederler. + +Böylece birkaç dakika ya da birkaç saat içinde doğru kullanıcı adı ve şifreyi, yanıt süresini kullanarak ve uygulamamızın "yardımıyla" tahmin etmiş olurlar. + +#### `secrets.compare_digest()` ile düzeltin { #fix-it-with-secrets-compare-digest } + +Ancak bizim kodumuzda `secrets.compare_digest()` kullanıyoruz. + +Kısacası, `stanleyjobsox` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süre, `johndoe` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süreyle aynı olur. Şifre için de aynı şekilde. + +Bu sayede uygulama kodunuzda `secrets.compare_digest()` kullanarak bu güvenlik saldırıları ailesine karşı güvenli olursunuz. + +### Hatayı döndürün { #return-the-error } + +Credential’ların hatalı olduğunu tespit ettikten sonra, 401 status code ile (credential verilmediğinde dönenle aynı) bir `HTTPException` döndürün ve tarayıcının giriş penceresini yeniden göstermesi için `WWW-Authenticate` header’ını ekleyin: + +{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[26:30] *} diff --git a/docs/tr/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md b/docs/tr/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md new file mode 100644 index 000000000..ecba7851b --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md @@ -0,0 +1,274 @@ +# OAuth2 scope'ları { #oauth2-scopes } + +OAuth2 scope'larını **FastAPI** ile doğrudan kullanabilirsiniz; sorunsuz çalışacak şekilde entegre edilmiştir. + +Bu sayede OAuth2 standardını takip eden, daha ince taneli bir izin sistemini OpenAPI uygulamanıza (ve API dokümanlarınıza) entegre edebilirsiniz. + +Scope'lu OAuth2; Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) vb. birçok büyük kimlik doğrulama sağlayıcısının kullandığı mekanizmadır. Kullanıcı ve uygulamalara belirli izinler vermek için bunu kullanırlar. + +Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) ile "giriş yaptığınızda", o uygulama scope'lu OAuth2 kullanıyor demektir. + +Bu bölümde, **FastAPI** uygulamanızda aynı scope'lu OAuth2 ile authentication ve authorization'ı nasıl yöneteceğinizi göreceksiniz. + +/// warning | Uyarı + +Bu bölüm az çok ileri seviye sayılır. Yeni başlıyorsanız atlayabilirsiniz. + +OAuth2 scope'larına mutlaka ihtiyacınız yok; authentication ve authorization'ı istediğiniz şekilde ele alabilirsiniz. + +Ancak scope'lu OAuth2, API'nize (OpenAPI ile) ve API dokümanlarınıza güzel biçimde entegre edilebilir. + +Buna rağmen, bu scope'ları (veya başka herhangi bir security/authorization gereksinimini) kodunuzda ihtiyaç duyduğunuz şekilde yine siz zorunlu kılarsınız. + +Birçok durumda scope'lu OAuth2 gereğinden fazla (overkill) olabilir. + +Ama ihtiyacınız olduğunu biliyorsanız ya da merak ediyorsanız okumaya devam edin. + +/// + +## OAuth2 scope'ları ve OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi } + +OAuth2 spesifikasyonu, "scope"ları boşluklarla ayrılmış string'lerden oluşan bir liste olarak tanımlar. + +Bu string'lerin her birinin içeriği herhangi bir formatta olabilir, ancak boşluk içermemelidir. + +Bu scope'lar "izinleri" temsil eder. + +OpenAPI'de (ör. API dokümanlarında) "security scheme" tanımlayabilirsiniz. + +Bu security scheme'lerden biri OAuth2 kullanıyorsa, scope'ları da tanımlayıp kullanabilirsiniz. + +Her bir "scope" sadece bir string'dir (boşluksuz). + +Genellikle belirli güvenlik izinlerini tanımlamak için kullanılır, örneğin: + +* `users:read` veya `users:write` sık görülen örneklerdir. +* `instagram_basic` Facebook / Instagram tarafından kullanılır. +* `https://www.googleapis.com/auth/drive` Google tarafından kullanılır. + +/// info | Bilgi + +OAuth2'de "scope", gereken belirli bir izni bildiren bir string'den ibarettir. + +`:` gibi başka karakterler içermesi ya da bir URL olması önemli değildir. + +Bu detaylar implementasyon'a bağlıdır. + +OAuth2 için bunlar sadece string'dir. + +/// + +## Genel görünüm { #global-view } + +Önce, ana **Tutorial - User Guide** içindeki [Password (ve hashing) ile OAuth2, JWT token'lı Bearer](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank} örneklerinden, OAuth2 scope'larına geçince hangi kısımların değiştiğine hızlıca bakalım: + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *} + +Şimdi bu değişiklikleri adım adım inceleyelim. + +## OAuth2 Security scheme { #oauth2-security-scheme } + +İlk değişiklik, artık OAuth2 security scheme'ini iki adet kullanılabilir scope ile tanımlamamız: `me` ve `items`. + +`scopes` parametresi; her scope'un key, açıklamasının ise value olduğu bir `dict` alır: + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *} + +Bu scope'ları tanımladığımız için, login/authorize yaptığınızda API dokümanlarında görünecekler. + +Ve hangi scope'lara erişim vermek istediğinizi seçebileceksiniz: `me` ve `items`. + +Bu, Facebook/Google/GitHub vb. ile giriş yaparken izin verdiğinizde kullanılan mekanizmanın aynısıdır: + + + +## Scope'lu JWT token { #jwt-token-with-scopes } + +Şimdi token *path operation*'ını, istenen scope'ları döndürecek şekilde değiştirin. + +Hâlâ aynı `OAuth2PasswordRequestForm` kullanılıyor. Bu form, request'te aldığı her scope için `str`'lerden oluşan bir `list` içeren `scopes` özelliğine sahiptir. + +Ve scope'ları JWT token'ın bir parçası olarak döndürüyoruz. + +/// danger | Uyarı + +Basitlik için burada, gelen scope'ları doğrudan token'a ekliyoruz. + +Ama uygulamanızda güvenlik açısından, yalnızca kullanıcının gerçekten sahip olabileceği scope'ları (veya sizin önceden tanımladıklarınızı) eklediğinizden emin olmalısınız. + +/// + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *} + +## *Path operation*'larda ve dependency'lerde scope tanımlama { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies } + +Artık `/users/me/items/` için olan *path operation*'ın `items` scope'unu gerektirdiğini tanımlıyoruz. + +Bunun için `fastapi` içinden `Security` import edip kullanıyoruz. + +Dependency'leri (`Depends` gibi) tanımlamak için `Security` kullanabilirsiniz; fakat `Security`, ayrıca string'lerden oluşan bir scope listesi alan `scopes` parametresini de alır. + +Bu durumda `Security`'ye dependency fonksiyonu olarak `get_current_active_user` veriyoruz (`Depends` ile yaptığımız gibi). + +Ama ayrıca bir `list` olarak scope'ları da veriyoruz; burada tek bir scope var: `items` (daha fazla da olabilir). + +Ve `get_current_active_user` dependency fonksiyonu, sadece `Depends` ile değil `Security` ile de alt-dependency'ler tanımlayabilir. Kendi alt-dependency fonksiyonunu (`get_current_user`) ve daha fazla scope gereksinimini tanımlar. + +Bu örnekte `me` scope'unu gerektiriyor (birden fazla scope da isteyebilirdi). + +/// note | Not + +Farklı yerlerde farklı scope'lar eklemek zorunda değilsiniz. + +Burada, **FastAPI**'nin farklı seviyelerde tanımlanan scope'ları nasıl ele aldığını göstermek için böyle yapıyoruz. + +/// + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *} + +/// info | Teknik Detaylar + +`Security` aslında `Depends`'in bir alt sınıfıdır ve sadece birazdan göreceğimiz bir ek parametreye sahiptir. + +Ancak `Depends` yerine `Security` kullanınca **FastAPI**, security scope'larının tanımlanabileceğini bilir, bunları içeride kullanır ve API'yi OpenAPI ile dokümante eder. + +Fakat `fastapi` içinden `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` vb. import ettiğiniz şeyler, aslında özel sınıflar döndüren fonksiyonlardır. + +/// + +## `SecurityScopes` kullanımı { #use-securityscopes } + +Şimdi `get_current_user` dependency'sini güncelleyelim. + +Bu fonksiyon, yukarıdaki dependency'ler tarafından kullanılıyor. + +Burada, daha önce oluşturduğumuz aynı OAuth2 scheme'i dependency olarak tanımlıyoruz: `oauth2_scheme`. + +Bu dependency fonksiyonunun kendi içinde bir scope gereksinimi olmadığı için, `oauth2_scheme` ile `Depends` kullanabiliriz; security scope'larını belirtmemiz gerekmiyorsa `Security` kullanmak zorunda değiliz. + +Ayrıca `fastapi.security` içinden import edilen, `SecurityScopes` tipinde özel bir parametre tanımlıyoruz. + +Bu `SecurityScopes` sınıfı, `Request`'e benzer (`Request`, request nesnesini doğrudan almak için kullanılmıştı). + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *} + +## `scopes`'ları kullanma { #use-the-scopes } + +`security_scopes` parametresi `SecurityScopes` tipinde olacaktır. + +Bu nesnenin `scopes` adlı bir özelliği vardır; bu liste, kendisinin ve bunu alt-dependency olarak kullanan tüm dependency'lerin gerektirdiği tüm scope'ları içerir. Yani tüm "dependant"lar... kafa karıştırıcı gelebilir; aşağıda tekrar açıklanıyor. + +`security_scopes` nesnesi (`SecurityScopes` sınıfından) ayrıca, bu scope'ları boşluklarla ayrılmış tek bir string olarak veren `scope_str` attribute'una sahiptir (bunu kullanacağız). + +Sonrasında birkaç farklı noktada tekrar kullanabileceğimiz (`raise` edebileceğimiz) bir `HTTPException` oluşturuyoruz. + +Bu exception içinde, gerekiyorsa, gerekli scope'ları boşlukla ayrılmış bir string olarak (`scope_str` ile) ekliyoruz. Bu scope'ları içeren string'i `WWW-Authenticate` header'ına koyuyoruz (spesifikasyonun bir parçası). + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *} + +## `username` ve veri şeklinin doğrulanması { #verify-the-username-and-data-shape } + +Bir `username` aldığımızı doğruluyoruz ve scope'ları çıkarıyoruz. + +Ardından bu veriyi Pydantic model'i ile doğruluyoruz (`ValidationError` exception'ını yakalayarak). JWT token'ı okurken veya Pydantic ile veriyi doğrularken bir hata olursa, daha önce oluşturduğumuz `HTTPException`'ı fırlatıyoruz. + +Bunun için Pydantic model'i `TokenData`'yı, `scopes` adlı yeni bir özellik ekleyerek güncelliyoruz. + +Veriyi Pydantic ile doğrulayarak örneğin scope'ların tam olarak `str`'lerden oluşan bir `list` olduğunu ve `username`'in bir `str` olduğunu garanti edebiliriz. + +Aksi halde, örneğin bir `dict` veya başka bir şey gelebilir; bu da daha sonra uygulamanın bir yerinde kırılmaya yol açıp güvenlik riski oluşturabilir. + +Ayrıca bu `username` ile bir kullanıcı olduğunu doğruluyoruz; yoksa yine aynı exception'ı fırlatıyoruz. + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *} + +## `scopes`'ların doğrulanması { #verify-the-scopes } + +Şimdi bu dependency'nin ve tüm dependant'ların ( *path operation*'lar dahil) gerektirdiği tüm scope'ların, alınan token'da sağlanan scope'lar içinde olup olmadığını doğruluyoruz; değilse `HTTPException` fırlatıyoruz. + +Bunun için, tüm bu scope'ları `str` olarak içeren bir `list` olan `security_scopes.scopes` kullanılır. + +{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *} + +## Dependency ağacı ve scope'lar { #dependency-tree-and-scopes } + +Bu dependency ağacını ve scope'ları tekrar gözden geçirelim. + +`get_current_active_user` dependency'si, alt-dependency olarak `get_current_user`'ı kullandığı için, `get_current_active_user` üzerinde tanımlanan `"me"` scope'u, `get_current_user`'a geçirilen `security_scopes.scopes` içindeki gerekli scope listesine dahil edilir. + +*Path operation*'ın kendisi de `"items"` scope'unu tanımlar; bu da `get_current_user`'a geçirilen `security_scopes.scopes` listesinde yer alır. + +Dependency'lerin ve scope'ların hiyerarşisi şöyle görünür: + +* *Path operation* `read_own_items` şunlara sahiptir: + * Dependency ile gerekli scope'lar `["items"]`: + * `get_current_active_user`: + * `get_current_active_user` dependency fonksiyonu şunlara sahiptir: + * Dependency ile gerekli scope'lar `["me"]`: + * `get_current_user`: + * `get_current_user` dependency fonksiyonu şunlara sahiptir: + * Kendisinin gerektirdiği scope yok. + * `oauth2_scheme` kullanan bir dependency. + * `SecurityScopes` tipinde bir `security_scopes` parametresi: + * Bu `security_scopes` parametresinin `scopes` adlı bir özelliği vardır ve yukarıda tanımlanan tüm scope'ları içeren bir `list` taşır, yani: + * *Path operation* `read_own_items` için `security_scopes.scopes` `["me", "items"]` içerir. + * *Path operation* `read_users_me` için `security_scopes.scopes` `["me"]` içerir; çünkü bu scope `get_current_active_user` dependency'sinde tanımlanmıştır. + * *Path operation* `read_system_status` için `security_scopes.scopes` `[]` (boş) olur; çünkü herhangi bir `Security` ile `scopes` tanımlamamıştır ve dependency'si olan `get_current_user` da `scopes` tanımlamaz. + +/// tip | İpucu + +Buradaki önemli ve "sihirli" nokta şu: `get_current_user`, her *path operation* için kontrol etmesi gereken farklı bir `scopes` listesi alır. + +Bu, belirli bir *path operation* için dependency ağacındaki her *path operation* ve her dependency üzerinde tanımlanan `scopes`'lara bağlıdır. + +/// + +## `SecurityScopes` hakkında daha fazla detay { #more-details-about-securityscopes } + +`SecurityScopes`'u herhangi bir noktada ve birden fazla yerde kullanabilirsiniz; mutlaka "kök" dependency'de olmak zorunda değildir. + +Her zaman, **o spesifik** *path operation* ve **o spesifik** dependency ağacı için, mevcut `Security` dependency'lerinde ve tüm dependant'larda tanımlanan security scope'larını içerir. + +`SecurityScopes`, dependant'ların tanımladığı tüm scope'ları barındırdığı için, gereken scope'ların token'da olup olmadığını merkezi bir dependency fonksiyonunda doğrulayıp, farklı *path operation*'larda farklı scope gereksinimleri tanımlayabilirsiniz. + +Bu kontroller her *path operation* için bağımsız yapılır. + +## Deneyin { #check-it } + +API dokümanlarını açarsanız, authenticate olup hangi scope'ları authorize etmek istediğinizi seçebilirsiniz. + + + +Hiç scope seçmezseniz "authenticated" olursunuz; ancak `/users/me/` veya `/users/me/items/`'e erişmeye çalıştığınızda, yeterli izniniz olmadığını söyleyen bir hata alırsınız. Yine de `/status/`'a erişebilirsiniz. + +`me` scope'unu seçip `items` scope'unu seçmezseniz `/users/me/`'a erişebilirsiniz ama `/users/me/items/`'e erişemezsiniz. + +Bu, bir üçüncü taraf uygulamanın, bir kullanıcı tarafından sağlanan token ile bu *path operation*'lardan birine erişmeye çalıştığında; kullanıcının uygulamaya kaç izin verdiğine bağlı olarak yaşayacağı durumdur. + +## Üçüncü taraf entegrasyonları hakkında { #about-third-party-integrations } + +Bu örnekte OAuth2 "password" flow'unu kullanıyoruz. + +Bu, kendi uygulamamıza giriş yaptığımız durumlar için uygundur; muhtemelen kendi frontend'imiz vardır. + +Çünkü `username` ve `password` alacağını bildiğimiz frontend'i biz kontrol ediyoruz, dolayısıyla güvenebiliriz. + +Ancak başkalarının bağlanacağı bir OAuth2 uygulaması geliştiriyorsanız (yani Facebook, Google, GitHub vb. gibi bir authentication provider muadili geliştiriyorsanız) diğer flow'lardan birini kullanmalısınız. + +En yaygını implicit flow'dur. + +En güvenlisi code flow'dur; ancak daha fazla adım gerektirdiği için implementasyonu daha karmaşıktır. Daha karmaşık olduğundan, birçok sağlayıcı implicit flow'yu önermeye yönelir. + +/// note | Not + +Her authentication provider'ın flow'ları markasının bir parçası yapmak için farklı şekilde adlandırması yaygındır. + +Ama sonuçta aynı OAuth2 standardını implement ediyorlar. + +/// + +**FastAPI**, bu OAuth2 authentication flow'larının tamamı için `fastapi.security.oauth2` içinde yardımcı araçlar sunar. + +## Decorator `dependencies` içinde `Security` { #security-in-decorator-dependencies } + +Decorator'ın `dependencies` parametresinde bir `list` `Depends` tanımlayabildiğiniz gibi ( [Path operation decorator'larında Dependencies](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} bölümünde açıklandığı üzere), burada `scopes` ile birlikte `Security` de kullanabilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/settings.md b/docs/tr/docs/advanced/settings.md new file mode 100644 index 000000000..e3bcaac61 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/settings.md @@ -0,0 +1,302 @@ +# Ayarlar ve Ortam Değişkenleri { #settings-and-environment-variables } + +Birçok durumda uygulamanızın bazı harici ayarlara veya konfigürasyonlara ihtiyacı olabilir; örneğin secret key'ler, veritabanı kimlik bilgileri, e-posta servisleri için kimlik bilgileri vb. + +Bu ayarların çoğu değişkendir (değişebilir); örneğin veritabanı URL'leri. Ayrıca birçoğu hassas olabilir; örneğin secret'lar. + +Bu nedenle bunları, uygulama tarafından okunan environment variable'lar ile sağlamak yaygındır. + +/// tip | İpucu + +Environment variable'ları anlamak için [Environment Variables](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank} dokümanını okuyabilirsiniz. + +/// + +## Tipler ve doğrulama { #types-and-validation } + +Bu environment variable'lar yalnızca metin (string) taşıyabilir; çünkü Python'ın dışındadırlar ve diğer programlarla ve sistemin geri kalanıyla uyumlu olmaları gerekir (hatta Linux, Windows, macOS gibi farklı işletim sistemleriyle de). + +Bu da, Python içinde bir environment variable'dan okunan herhangi bir değerin `str` olacağı anlamına gelir; farklı bir tipe dönüştürme veya herhangi bir doğrulama işlemi kod içinde yapılmalıdır. + +## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings } + +Neyse ki Pydantic, environment variable'lardan gelen bu ayarları yönetmek için Pydantic: Settings management ile çok iyi bir yardımcı araç sunar. + +### `pydantic-settings`'i kurun { #install-pydantic-settings } + +Önce, [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, aktive ettiğinizden emin olun ve ardından `pydantic-settings` paketini kurun: + +
+ +```console +$ pip install pydantic-settings +---> 100% +``` + +
+ +Ayrıca `all` extras'ını şu şekilde kurduğunuzda da dahil gelir: + +
+ +```console +$ pip install "fastapi[all]" +---> 100% +``` + +
+ +### `Settings` nesnesini oluşturun { #create-the-settings-object } + +Pydantic'ten `BaseSettings` import edin ve bir alt sınıf (sub-class) oluşturun; tıpkı bir Pydantic model'inde olduğu gibi. + +Pydantic model'lerinde olduğu gibi, type annotation'larla (ve gerekirse default değerlerle) class attribute'ları tanımlarsınız. + +Pydantic model'lerinde kullandığınız aynı doğrulama özelliklerini ve araçlarını burada da kullanabilirsiniz; örneğin farklı veri tipleri ve `Field()` ile ek doğrulamalar. + +{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *} + +/// tip | İpucu + +Hızlıca kopyalayıp yapıştırmak istiyorsanız bu örneği kullanmayın; aşağıdaki son örneği kullanın. + +/// + +Ardından, bu `Settings` sınıfının bir instance'ını oluşturduğunuzda (bu örnekte `settings` nesnesi), Pydantic environment variable'ları büyük/küçük harfe duyarsız şekilde okur; yani büyük harfli `APP_NAME` değişkeni, yine de `app_name` attribute'u için okunur. + +Sonrasında veriyi dönüştürür ve doğrular. Böylece `settings` nesnesini kullandığınızda, tanımladığınız tiplerde verilere sahip olursunuz (örn. `items_per_user` bir `int` olur). + +### `settings`'i kullanın { #use-the-settings } + +Daha sonra uygulamanızda yeni `settings` nesnesini kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[18:20] *} + +### Server'ı çalıştırın { #run-the-server } + +Sonraki adımda server'ı çalıştırırken konfigürasyonları environment variable olarak geçersiniz; örneğin `ADMIN_EMAIL` ve `APP_NAME` şu şekilde ayarlanabilir: + +
+ +```console +$ ADMIN_EMAIL="deadpool@example.com" APP_NAME="ChimichangApp" fastapi run main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +/// tip | İpucu + +Tek bir komut için birden fazla env var ayarlamak istiyorsanız aralarına boşluk koyun ve hepsini komuttan önce yazın. + +/// + +Böylece `admin_email` ayarı `"deadpool@example.com"` olur. + +`app_name` `"ChimichangApp"` olur. + +`items_per_user` ise default değeri olan `50` olarak kalır. + +## Ayarları başka bir module'de tutma { #settings-in-another-module } + +[Bigger Applications - Multiple Files](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} bölümünde gördüğünüz gibi, bu ayarları başka bir module dosyasına koyabilirsiniz. + +Örneğin `config.py` adında bir dosyanız şu şekilde olabilir: + +{* ../../docs_src/settings/app01_py39/config.py *} + +Ve ardından bunu `main.py` dosyasında kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/settings/app01_py39/main.py hl[3,11:13] *} + +/// tip | İpucu + +[Bigger Applications - Multiple Files](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} bölümünde gördüğünüz gibi, ayrıca bir `__init__.py` dosyasına da ihtiyacınız olacak. + +/// + +## Dependency içinde ayarlar { #settings-in-a-dependency } + +Bazı durumlarda, her yerde kullanılan global bir `settings` nesnesi yerine ayarları bir dependency üzerinden sağlamak faydalı olabilir. + +Bu özellikle test sırasında çok işe yarar; çünkü bir dependency'yi kendi özel ayarlarınızla override etmek çok kolaydır. + +### Config dosyası { #the-config-file } + +Bir önceki örnekten devam edersek, `config.py` dosyanız şöyle görünebilir: + +{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/config.py hl[10] *} + +Dikkat edin, artık default bir instance `settings = Settings()` oluşturmuyoruz. + +### Ana uygulama dosyası { #the-main-app-file } + +Şimdi, yeni bir `config.Settings()` döndüren bir dependency oluşturuyoruz. + +{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/main.py hl[6,12:13] *} + +/// tip | İpucu + +`@lru_cache` konusunu birazdan ele alacağız. + +Şimdilik `get_settings()`'in normal bir fonksiyon olduğunu varsayabilirsiniz. + +/// + +Sonra bunu dependency olarak *path operation function*'dan talep edebilir ve ihtiyaç duyduğumuz her yerde kullanabiliriz. + +{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/main.py hl[17,19:21] *} + +### Ayarlar ve test { #settings-and-testing } + +Ardından, `get_settings` için bir dependency override oluşturarak test sırasında farklı bir settings nesnesi sağlamak çok kolay olur: + +{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/test_main.py hl[9:10,13,21] *} + +Dependency override içinde, yeni `Settings` nesnesini oluştururken `admin_email` için yeni bir değer ayarlarız ve sonra bu yeni nesneyi döndürürüz. + +Sonrasında bunun kullanıldığını test edebiliriz. + +## `.env` dosyası okuma { #reading-a-env-file } + +Çok sayıda ayarınız varsa ve bunlar farklı ortamlarda sık sık değişiyorsa, bunları bir dosyaya koyup, sanki environment variable'mış gibi o dosyadan okumak faydalı olabilir. + +Bu yaklaşım oldukça yaygındır ve bir adı vardır: Bu environment variable'lar genellikle `.env` adlı bir dosyaya konur ve bu dosyaya "dotenv" denir. + +/// tip | İpucu + +Nokta (`.`) ile başlayan dosyalar, Linux ve macOS gibi Unix-benzeri sistemlerde gizli dosyadır. + +Ancak dotenv dosyasının mutlaka bu dosya adına sahip olması gerekmez. + +/// + +Pydantic, harici bir kütüphane kullanarak bu tür dosyalardan okuma desteğine sahiptir. Daha fazlası için: Pydantic Settings: Dotenv (.env) support. + +/// tip | İpucu + +Bunun çalışması için `pip install python-dotenv` yapmanız gerekir. + +/// + +### `.env` dosyası { #the-env-file } + +Şöyle bir `.env` dosyanız olabilir: + +```bash +ADMIN_EMAIL="deadpool@example.com" +APP_NAME="ChimichangApp" +``` + +### Ayarları `.env`'den okuyun { #read-settings-from-env } + +Ardından `config.py` dosyanızı şöyle güncelleyin: + +{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *} + +/// tip | İpucu + +`model_config` attribute'u yalnızca Pydantic konfigürasyonu içindir. Daha fazlası için Pydantic: Concepts: Configuration. + +/// + +Burada, Pydantic `Settings` sınıfınızın içinde `env_file` konfigürasyonunu tanımlar ve değer olarak kullanmak istediğimiz dotenv dosyasının dosya adını veririz. + +### `lru_cache` ile `Settings`'i yalnızca bir kez oluşturma { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache } + +Diskten dosya okumak normalde maliyetli (yavaş) bir işlemdir; bu yüzden muhtemelen bunu yalnızca bir kez yapıp aynı settings nesnesini tekrar kullanmak istersiniz. Her request için yeniden okumak istemezsiniz. + +Ancak her seferinde şunu yaptığımızda: + +```Python +Settings() +``` + +yeni bir `Settings` nesnesi oluşturulur ve oluşturulurken `.env` dosyasını yeniden okur. + +Dependency fonksiyonu sadece şöyle olsaydı: + +```Python +def get_settings(): + return Settings() +``` + +bu nesneyi her request için oluştururduk ve `.env` dosyasını her request'te okurduk. ⚠️ + +Fakat en üstte `@lru_cache` decorator'ünü kullandığımız için `Settings` nesnesi yalnızca bir kez, ilk çağrıldığı anda oluşturulur. ✔️ + +{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *} + +Sonraki request'lerde dependency'ler içinden `get_settings()` çağrıldığında, `get_settings()`'in iç kodu tekrar çalıştırılıp yeni bir `Settings` nesnesi yaratılmak yerine, ilk çağrıda döndürülen aynı nesne tekrar tekrar döndürülür. + +#### `lru_cache` Teknik Detayları { #lru-cache-technical-details } + +`@lru_cache`, decorator olarak uygulandığı fonksiyonu, her seferinde tekrar hesaplamak yerine ilk seferde döndürdüğü değeri döndürecek şekilde değiştirir; yani fonksiyon kodunu her çağrıda yeniden çalıştırmaz. + +Bu nedenle altındaki fonksiyon, argüman kombinasyonlarının her biri için bir kez çalıştırılır. Sonra bu argüman kombinasyonlarının her biri için döndürülmüş değerler, fonksiyon aynı argüman kombinasyonuyla çağrıldıkça tekrar tekrar kullanılır. + +Örneğin, şöyle bir fonksiyonunuz varsa: + +```Python +@lru_cache +def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."): + return f"Hello {salutation} {name}" +``` + +programınız şu şekilde çalışabilir: + +```mermaid +sequenceDiagram + +participant code as Code +participant function as say_hi() +participant execute as Execute function + + rect rgba(0, 255, 0, .1) + code ->> function: say_hi(name="Camila") + function ->> execute: execute function code + execute ->> code: return the result + end + + rect rgba(0, 255, 255, .1) + code ->> function: say_hi(name="Camila") + function ->> code: return stored result + end + + rect rgba(0, 255, 0, .1) + code ->> function: say_hi(name="Rick") + function ->> execute: execute function code + execute ->> code: return the result + end + + rect rgba(0, 255, 0, .1) + code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.") + function ->> execute: execute function code + execute ->> code: return the result + end + + rect rgba(0, 255, 255, .1) + code ->> function: say_hi(name="Rick") + function ->> code: return stored result + end + + rect rgba(0, 255, 255, .1) + code ->> function: say_hi(name="Camila") + function ->> code: return stored result + end +``` + +Bizim `get_settings()` dependency'miz özelinde ise fonksiyon hiç argüman almaz; dolayısıyla her zaman aynı değeri döndürür. + +Bu şekilde, neredeyse global bir değişken gibi davranır. Ancak bir dependency fonksiyonu kullandığı için testte kolayca override edebiliriz. + +`@lru_cache`, Python standart kütüphanesinin bir parçası olan `functools` içindedir. Daha fazla bilgi için: Python docs for `@lru_cache`. + +## Özet { #recap } + +Uygulamanızın ayarlarını veya konfigürasyonlarını yönetmek için, Pydantic model'lerinin tüm gücüyle birlikte Pydantic Settings'i kullanabilirsiniz. + +* Dependency kullanarak test etmeyi basitleştirebilirsiniz. +* Bununla `.env` dosyalarını kullanabilirsiniz. +* `@lru_cache` kullanmak, dotenv dosyasını her request için tekrar tekrar okumayı engellerken, test sırasında override etmenize de izin verir. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/sub-applications.md b/docs/tr/docs/advanced/sub-applications.md new file mode 100644 index 000000000..4773ba200 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/sub-applications.md @@ -0,0 +1,67 @@ +# Alt Uygulamalar - Mount İşlemi { #sub-applications-mounts } + +Kendi bağımsız OpenAPI şemaları ve kendi dokümantasyon arayüzleri olan iki bağımsız FastAPI uygulamasına ihtiyacınız varsa, bir ana uygulama oluşturup bir (veya daha fazla) alt uygulamayı "mount" edebilirsiniz. + +## Bir **FastAPI** uygulamasını mount etmek { #mounting-a-fastapi-application } + +"Mount" etmek, belirli bir path altında tamamen "bağımsız" bir uygulamayı eklemek anlamına gelir. Ardından o path’in altındaki her şeyi, alt uygulamada tanımlanan _path operation_’lar ile o alt uygulama yönetir. + +### Üst seviye uygulama { #top-level-application } + +Önce ana, üst seviye **FastAPI** uygulamasını ve onun *path operation*’larını oluşturun: + +{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[3, 6:8] *} + +### Alt uygulama { #sub-application } + +Sonra alt uygulamanızı ve onun *path operation*’larını oluşturun. + +Bu alt uygulama da standart bir FastAPI uygulamasıdır; ancak "mount" edilecek olan budur: + +{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[11, 14:16] *} + +### Alt uygulamayı mount edin { #mount-the-sub-application } + +Üst seviye uygulamanızda (`app`), alt uygulama `subapi`’yi mount edin. + +Bu örnekte `/subapi` path’ine mount edilecektir: + +{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[11, 19] *} + +### Otomatik API dokümanlarını kontrol edin { #check-the-automatic-api-docs } + +Şimdi dosyanızla birlikte `fastapi` komutunu çalıştırın: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Ardından http://127.0.0.1:8000/docs adresinden dokümanları açın. + +Ana uygulama için otomatik API dokümanlarını göreceksiniz; yalnızca onun kendi _path operation_’larını içerir: + + + +Sonra alt uygulamanın dokümanlarını http://127.0.0.1:8000/subapi/docs adresinden açın. + +Alt uygulama için otomatik API dokümanlarını göreceksiniz; yalnızca onun kendi _path operation_’larını içerir ve hepsi doğru alt-path öneki `/subapi` altında yer alır: + + + +İki arayüzden herhangi biriyle etkileşime girmeyi denerseniz doğru şekilde çalıştıklarını görürsünüz; çünkü tarayıcı her bir uygulama ya da alt uygulama ile ayrı ayrı iletişim kurabilir. + +### Teknik Detaylar: `root_path` { #technical-details-root-path } + +Yukarıda anlatıldığı gibi bir alt uygulamayı mount ettiğinizde FastAPI, ASGI spesifikasyonundaki `root_path` adlı bir mekanizmayı kullanarak alt uygulamaya mount path’ini iletmeyi otomatik olarak yönetir. + +Bu sayede alt uygulama, dokümantasyon arayüzü için o path önekini kullanması gerektiğini bilir. + +Ayrıca alt uygulamanın kendi mount edilmiş alt uygulamaları da olabilir; FastAPI tüm bu `root_path`’leri otomatik olarak yönettiği için her şey doğru şekilde çalışır. + +`root_path` hakkında daha fazlasını ve bunu açıkça nasıl kullanacağınızı [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} bölümünde öğreneceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/templates.md b/docs/tr/docs/advanced/templates.md new file mode 100644 index 000000000..b91e0a2a8 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/templates.md @@ -0,0 +1,126 @@ +# Şablonlar { #templates } + +**FastAPI** ile istediğiniz herhangi bir template engine'i kullanabilirsiniz. + +Yaygın bir tercih, Flask ve diğer araçların da kullandığı Jinja2'dir. + +Bunu kolayca yapılandırmak için, doğrudan **FastAPI** uygulamanızda kullanabileceğiniz yardımcı araçlar vardır (Starlette tarafından sağlanır). + +## Bağımlılıkları Yükleme { #install-dependencies } + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, etkinleştirdiğinizden ve `jinja2`'yi yüklediğinizden emin olun: + +
+ +```console +$ pip install jinja2 + +---> 100% +``` + +
+ +## `Jinja2Templates` Kullanımı { #using-jinja2templates } + +* `Jinja2Templates`'ı içe aktarın. +* Daha sonra tekrar kullanabileceğiniz bir `templates` nesnesi oluşturun. +* Template döndürecek *path operation* içinde bir `Request` parametresi tanımlayın. +* Oluşturduğunuz `templates` nesnesini kullanarak bir `TemplateResponse` render edip döndürün; template'in adını, request nesnesini ve Jinja2 template'i içinde kullanılacak anahtar-değer çiftlerini içeren bir "context" sözlüğünü (dict) iletin. + +{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py39.py hl[4,11,15:18] *} + +/// note | Not + +FastAPI 0.108.0 ve Starlette 0.29.0 öncesinde, ilk parametre `name` idi. + +Ayrıca, daha önceki sürümlerde `request` nesnesi, Jinja2 için context içindeki anahtar-değer çiftlerinin bir parçası olarak geçirilirdi. + +/// + +/// tip | İpucu + +`response_class=HTMLResponse` olarak tanımlarsanız doküman arayüzü (docs UI) response'un HTML olacağını anlayabilir. + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.templating import Jinja2Templates` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici için kolaylık olması adına `starlette.templating` içeriğini `fastapi.templating` olarak da sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'ten gelir. `Request` ve `StaticFiles` için de aynı durum geçerlidir. + +/// + +## Template Yazma { #writing-templates } + +Ardından örneğin `templates/item.html` konumunda bir template yazabilirsiniz: + +```jinja hl_lines="7" +{!../../docs_src/templates/templates/item.html!} +``` + +### Template Context Değerleri { #template-context-values } + +Şu HTML içeriğinde: + +{% raw %} + +```jinja +Item ID: {{ id }} +``` + +{% endraw %} + +...gösterilecek olan `id`, sizin "context" olarak ilettiğiniz `dict` içinden alınır: + +```Python +{"id": id} +``` + +Örneğin ID değeri `42` ise, şu şekilde render edilir: + +```html +Item ID: 42 +``` + +### Template `url_for` Argümanları { #template-url-for-arguments } + +Template içinde `url_for()` da kullanabilirsiniz; argüman olarak, *path operation function*'ınızın kullandığı argümanların aynısını alır. + +Dolayısıyla şu bölüm: + +{% raw %} + +```jinja + +``` + +{% endraw %} + +...*path operation function* olan `read_item(id=id)` tarafından handle edilecek URL'nin aynısına bir link üretir. + +Örneğin ID değeri `42` ise, şu şekilde render edilir: + +```html + +``` + +## Template'ler ve statik dosyalar { #templates-and-static-files } + +Template içinde `url_for()` kullanabilir ve örneğin `name="static"` ile mount ettiğiniz `StaticFiles` ile birlikte kullanabilirsiniz. + +```jinja hl_lines="4" +{!../../docs_src/templates/templates/item.html!} +``` + +Bu örnekte, şu şekilde `static/styles.css` konumundaki bir CSS dosyasına link verir: + +```CSS hl_lines="4" +{!../../docs_src/templates/static/styles.css!} +``` + +Ve `StaticFiles` kullandığınız için, bu CSS dosyası **FastAPI** uygulamanız tarafından `/static/styles.css` URL'sinde otomatik olarak servis edilir. + +## Daha fazla detay { #more-details } + +Template'leri nasıl test edeceğiniz dahil daha fazla detay için Starlette'in template dokümantasyonuna bakın. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/testing-dependencies.md b/docs/tr/docs/advanced/testing-dependencies.md new file mode 100644 index 000000000..3cad63776 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/testing-dependencies.md @@ -0,0 +1,53 @@ +# Override Kullanarak Dependency'leri Test Etme { #testing-dependencies-with-overrides } + +## Test Sırasında Dependency Override Etme { #overriding-dependencies-during-testing } + +Test yazarken bazı durumlarda bir dependency'yi override etmek isteyebilirsiniz. + +Orijinal dependency'nin (ve varsa tüm alt dependency'lerinin) çalışmasını istemezsiniz. + +Bunun yerine, yalnızca testler sırasında (hatta belki sadece belirli bazı testlerde) kullanılacak farklı bir dependency sağlarsınız; böylece orijinal dependency'nin ürettiği değerin kullanıldığı yerde, test için üretilen değeri kullanabilirsiniz. + +### Kullanım Senaryoları: Harici Servis { #use-cases-external-service } + +Örneğin, çağırmanız gereken harici bir authentication provider'ınız olabilir. + +Ona bir token gönderirsiniz ve o da authenticated bir user döndürür. + +Bu provider request başına ücret alıyor olabilir ve onu çağırmak, testlerde sabit bir mock user kullanmaya kıyasla daha fazla zaman alabilir. + +Muhtemelen harici provider'ı bir kez test etmek istersiniz; ancak çalışan her testte onu çağırmanız şart değildir. + +Bu durumda, o provider'ı çağıran dependency'yi override edebilir ve yalnızca testleriniz için mock user döndüren özel bir dependency kullanabilirsiniz. + +### `app.dependency_overrides` Attribute'ünü Kullanın { #use-the-app-dependency-overrides-attribute } + +Bu tür durumlar için **FastAPI** uygulamanızda `app.dependency_overrides` adında bir attribute bulunur; bu basit bir `dict`'tir. + +Test için bir dependency'yi override etmek istediğinizde, key olarak orijinal dependency'yi (bir function), value olarak da override edecek dependency'nizi (başka bir function) verirsiniz. + +Böylece **FastAPI**, orijinal dependency yerine bu override'ı çağırır. + +{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *} + +/// tip | İpucu + +**FastAPI** uygulamanızın herhangi bir yerinde kullanılan bir dependency için override tanımlayabilirsiniz. + +Orijinal dependency bir *path operation function* içinde, bir *path operation decorator* içinde (return value kullanmadığınız durumlarda), bir `.include_router()` çağrısında, vb. kullanılıyor olabilir. + +FastAPI yine de onu override edebilir. + +/// + +Sonrasında override'larınızı (yani kaldırıp sıfırlamayı) `app.dependency_overrides` değerini boş bir `dict` yaparak gerçekleştirebilirsiniz: + +```Python +app.dependency_overrides = {} +``` + +/// tip | İpucu + +Bir dependency'yi yalnızca bazı testler sırasında override etmek istiyorsanız, override'ı testin başında (test function'ının içinde) ayarlayıp testin sonunda (yine test function'ının sonunda) sıfırlayabilirsiniz. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/advanced/testing-events.md b/docs/tr/docs/advanced/testing-events.md new file mode 100644 index 000000000..f12aef988 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/testing-events.md @@ -0,0 +1,12 @@ +# Event'leri Test Etme: lifespan ve startup - shutdown { #testing-events-lifespan-and-startup-shutdown } + +Test'lerinizde `lifespan`'ın çalışması gerektiğinde, `TestClient`'ı bir `with` ifadesiyle kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py39.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *} + + +Bu konuda daha fazla ayrıntıyı resmi Starlette dokümantasyon sitesindeki ["Running lifespan in tests in the official Starlette documentation site."](https://www.starlette.dev/lifespan/#running-lifespan-in-tests) bölümünde okuyabilirsiniz. + +Kullanımdan kaldırılmış `startup` ve `shutdown` event'leri için ise `TestClient`'ı aşağıdaki gibi kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/app_testing/tutorial003_py39.py hl[9:12,20:24] *} diff --git a/docs/tr/docs/advanced/using-request-directly.md b/docs/tr/docs/advanced/using-request-directly.md new file mode 100644 index 000000000..3efdafb03 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/using-request-directly.md @@ -0,0 +1,56 @@ +# Request'i Doğrudan Kullanmak { #using-the-request-directly } + +Şu ana kadar, ihtiyacınız olan request parçalarını tipleriyle birlikte tanımlıyordunuz. + +Verileri şuradan alarak: + +* path'ten parameter olarak. +* Header'lardan. +* Cookie'lerden. +* vb. + +Bunu yaptığınızda **FastAPI**, bu verileri doğrular (validate eder), dönüştürür ve API'niz için dokümantasyonu otomatik olarak üretir. + +Ancak bazı durumlarda `Request` nesnesine doğrudan erişmeniz gerekebilir. + +## `Request` nesnesi hakkında detaylar { #details-about-the-request-object } + +**FastAPI** aslında altta **Starlette** çalıştırır ve üstüne çeşitli araçlardan oluşan bir katman ekler. Bu yüzden gerektiğinde Starlette'in `Request` nesnesini doğrudan kullanabilirsiniz. + +Bu ayrıca şu anlama gelir: `Request` nesnesinden veriyi doğrudan alırsanız (örneğin body'yi okursanız) FastAPI bu veriyi doğrulamaz, dönüştürmez veya dokümante etmez (otomatik API arayüzü için OpenAPI ile). + +Buna rağmen normal şekilde tanımladığınız diğer herhangi bir parameter (örneğin Pydantic model ile body) yine doğrulanır, dönüştürülür, annotate edilir, vb. + +Ama bazı özel durumlarda `Request` nesnesini almak faydalıdır. + +## `Request` nesnesini doğrudan kullanın { #use-the-request-object-directly } + +*Path operation function* içinde client'ın IP adresini/host'unu almak istediğinizi düşünelim. + +Bunun için request'e doğrudan erişmeniz gerekir. + +{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py39.py hl[1,7:8] *} + +Tipi `Request` olan bir *path operation function* parameter'ı tanımladığınızda **FastAPI**, o parameter'a `Request` nesnesini geçmesi gerektiğini anlar. + +/// tip | İpucu + +Bu örnekte, request parameter'ının yanında bir path parameter'ı da tanımladığımıza dikkat edin. + +Dolayısıyla path parameter'ı çıkarılır, doğrulanır, belirtilen tipe dönüştürülür ve OpenAPI ile annotate edilir. + +Aynı şekilde, diğer parameter'ları normal biçimde tanımlamaya devam edip buna ek olarak `Request` de alabilirsiniz. + +/// + +## `Request` dokümantasyonu { #request-documentation } + +Resmi Starlette dokümantasyon sitesinde `Request` nesnesiyle ilgili daha fazla detayı okuyabilirsiniz. + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.requests import Request` de kullanabilirsiniz. + +**FastAPI** bunu size (geliştiriciye) kolaylık olsun diye doğrudan sunar. Ancak kendisi doğrudan Starlette'ten gelir. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/advanced/websockets.md b/docs/tr/docs/advanced/websockets.md new file mode 100644 index 000000000..775d7cc25 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/advanced/websockets.md @@ -0,0 +1,186 @@ +# WebSockets { #websockets } + +**FastAPI** ile WebSockets kullanabilirsiniz. + +## `websockets` Kurulumu { #install-websockets } + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu aktive ettiğinizden ve `websockets`'i ("WebSocket" protokolünü kullanmayı kolaylaştıran bir Python kütüphanesi) kurduğunuzdan emin olun: + +
+ +```console +$ pip install websockets + +---> 100% +``` + +
+ +## WebSockets client { #websockets-client } + +### Production'da { #in-production } + +Production sisteminizde muhtemelen React, Vue.js veya Angular gibi modern bir framework ile oluşturulmuş bir frontend vardır. + +WebSockets kullanarak backend'inizle iletişim kurmak için de büyük ihtimalle frontend'inizin sağladığı yardımcı araçları kullanırsınız. + +Ya da native kod ile doğrudan WebSocket backend'inizle iletişim kuran native bir mobil uygulamanız olabilir. + +Veya WebSocket endpoint'i ile iletişim kurmak için başka herhangi bir yönteminizi de kullanıyor olabilirsiniz. + +--- + +Ancak bu örnek için, tamamı uzun bir string içinde olacak şekilde biraz JavaScript içeren çok basit bir HTML dokümanı kullanacağız. + +Elbette bu optimal değil ve production için kullanmazsınız. + +Production'da yukarıdaki seçeneklerden birini kullanırsınız. + +Ama WebSockets'in server tarafına odaklanmak ve çalışan bir örnek görmek için en basit yol bu: + +{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[2,6:38,41:43] *} + +## Bir `websocket` Oluşturun { #create-a-websocket } + +**FastAPI** uygulamanızda bir `websocket` oluşturun: + +{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *} + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.websockets import WebSocket` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak işinizi kolaylaştırmak için aynı `WebSocket`'i doğrudan sağlar. Ancak aslında doğrudan Starlette'ten gelir. + +/// + +## Mesajları `await` Edin ve Mesaj Gönderin { #await-for-messages-and-send-messages } + +WebSocket route'unuzda mesajları `await` edebilir ve mesaj gönderebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[48:52] *} + +Binary, text ve JSON verisi alıp gönderebilirsiniz. + +## Deneyin { #try-it } + +Dosyanızın adı `main.py` ise uygulamanızı şu şekilde çalıştırın: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Tarayıcınızda http://127.0.0.1:8000 adresini açın. + +Şuna benzer basit bir sayfa göreceksiniz: + + + +Input kutusuna mesaj yazıp gönderebilirsiniz: + + + +Ve WebSockets kullanan **FastAPI** uygulamanız yanıt döndürecektir: + + + +Birçok mesaj gönderebilir (ve alabilirsiniz): + + + +Ve hepsinde aynı WebSocket bağlantısı kullanılacaktır. + +## `Depends` ve Diğerlerini Kullanma { #using-depends-and-others } + +WebSocket endpoint'lerinde `fastapi` içinden import edip şunları kullanabilirsiniz: + +* `Depends` +* `Security` +* `Cookie` +* `Header` +* `Path` +* `Query` + +Diğer FastAPI endpoint'leri/*path operations* ile aynı şekilde çalışırlar: + +{* ../../docs_src/websockets/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *} + +/// info | Bilgi + +Bu bir WebSocket olduğu için `HTTPException` raise etmek pek anlamlı değildir; bunun yerine `WebSocketException` raise ederiz. + +Spesifikasyonda tanımlanan geçerli kodlar arasından bir kapatma kodu kullanabilirsiniz. + +/// + +### Dependency'lerle WebSockets'i Deneyin { #try-the-websockets-with-dependencies } + +Dosyanızın adı `main.py` ise uygulamanızı şu şekilde çalıştırın: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Tarayıcınızda http://127.0.0.1:8000 adresini açın. + +Burada şunları ayarlayabilirsiniz: + +* path'te kullanılan "Item ID". +* query parametresi olarak kullanılan "Token". + +/// tip | İpucu + +query'deki `token` değerinin bir dependency tarafından ele alınacağına dikkat edin. + +/// + +Bununla WebSocket'e bağlanabilir, ardından mesaj gönderip alabilirsiniz: + + + +## Bağlantı Kopmalarını ve Birden Fazla Client'ı Yönetme { #handling-disconnections-and-multiple-clients } + +Bir WebSocket bağlantısı kapandığında, `await websocket.receive_text()` bir `WebSocketDisconnect` exception'ı raise eder; ardından bunu bu örnekteki gibi yakalayıp (catch) yönetebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/websockets/tutorial003_py39.py hl[79:81] *} + +Denemek için: + +* Uygulamayı birden fazla tarayıcı sekmesiyle açın. +* Bu sekmelerden mesaj yazın. +* Sonra sekmelerden birini kapatın. + +Bu, `WebSocketDisconnect` exception'ını raise eder ve diğer tüm client'lar şuna benzer bir mesaj alır: + +``` +Client #1596980209979 left the chat +``` + +/// tip | İpucu + +Yukarıdaki uygulama, birden fazla WebSocket bağlantısına mesajları nasıl yönetip broadcast edeceğinizi göstermek için minimal ve basit bir örnektir. + +Ancak her şey memory'de, tek bir list içinde yönetildiği için yalnızca process çalıştığı sürece ve yalnızca tek bir process ile çalışacaktır. + +FastAPI ile kolay entegre olan ama Redis, PostgreSQL vb. tarafından desteklenen daha sağlam bir şeye ihtiyacınız varsa encode/broadcaster'a göz atın. + +/// + +## Daha Fazla Bilgi { #more-info } + +Seçenekler hakkında daha fazlasını öğrenmek için Starlette dokümantasyonunda şunlara bakın: + +* `WebSocket` class'ı. +* Class tabanlı WebSocket yönetimi. diff --git a/docs/tr/docs/advanced/wsgi.md b/docs/tr/docs/advanced/wsgi.md index 442f83a59..6f6b10b68 100644 --- a/docs/tr/docs/advanced/wsgi.md +++ b/docs/tr/docs/advanced/wsgi.md @@ -1,18 +1,34 @@ # WSGI'yi Dahil Etme - Flask, Django ve Diğerleri { #including-wsgi-flask-django-others } -WSGI uygulamalarını [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} bölümlerinde gördüğünüz gibi mount edebilirsiniz. +WSGI uygulamalarını [Alt Uygulamalar - Mount Etme](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Bir Proxy Arkasında](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} bölümlerinde gördüğünüz gibi mount edebilirsiniz. Bunun için `WSGIMiddleware`'ı kullanabilir ve bunu WSGI uygulamanızı (örneğin Flask, Django vb.) sarmalamak için kullanabilirsiniz. ## `WSGIMiddleware` Kullanımı { #using-wsgimiddleware } -`WSGIMiddleware`'ı import etmeniz gerekir. +/// info | Bilgi + +Bunun için `a2wsgi` kurulmalıdır; örneğin `pip install a2wsgi` ile. + +/// + +`WSGIMiddleware`'ı `a2wsgi` paketinden import etmeniz gerekir. Ardından WSGI (örn. Flask) uygulamasını middleware ile sarmalayın. Ve sonra bunu bir path'in altına mount edin. -{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *} +{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *} + +/// note | Not + +Önceden, `fastapi.middleware.wsgi` içindeki `WSGIMiddleware`'ın kullanılması öneriliyordu, ancak artık kullanımdan kaldırıldı. + +Bunun yerine `a2wsgi` paketini kullanmanız önerilir. Kullanım aynıdır. + +Sadece `a2wsgi` paketinin kurulu olduğundan emin olun ve `WSGIMiddleware`'ı `a2wsgi` içinden doğru şekilde import edin. + +/// ## Kontrol Edelim { #check-it } diff --git a/docs/tr/docs/alternatives.md b/docs/tr/docs/alternatives.md index 9b603ea81..afc1a45ef 100644 --- a/docs/tr/docs/alternatives.md +++ b/docs/tr/docs/alternatives.md @@ -1,483 +1,483 @@ -# Alternatifler, İlham Kaynakları ve Karşılaştırmalar +# Alternatifler, İlham Kaynakları ve Karşılaştırmalar { #alternatives-inspiration-and-comparisons } -**FastAPI**'ya neler ilham verdi? Diğer alternatiflerle karşılaştırıldığında farkları neler? **FastAPI** diğer alternatiflerinden neler öğrendi? +**FastAPI**'a nelerin ilham verdiği, alternatiflerle nasıl karşılaştırıldığı ve onlardan neler öğrendiği. -## Giriş +## Giriş { #intro } Başkalarının daha önceki çalışmaları olmasaydı, **FastAPI** var olmazdı. -Geçmişte oluşturulan pek çok araç **FastAPI**'a ilham kaynağı olmuştur. +Önceden oluşturulan birçok araç, ortaya çıkışına ilham verdi. -Yıllardır yeni bir framework oluşturmaktan kaçınıyordum. Başlangıçta **FastAPI**'ın çözdüğü sorunları çözebilmek için pek çok farklı framework, eklenti ve araç kullanmayı denedim. +Yıllarca yeni bir framework oluşturmaktan kaçındım. Önce **FastAPI**’ın bugün kapsadığı özelliklerin tamamını, birçok farklı framework, eklenti ve araçla çözmeyi denedim. -Ancak bir noktada, geçmişteki diğer araçlardan en iyi fikirleri alarak bütün bu çözümleri kapsayan, ayrıca bütün bunları Python'ın daha önce mevcut olmayan özelliklerini (Python 3.6+ ile gelen tip belirteçleri) kullanarak yapan bir şey üretmekten başka seçenek kalmamıştı. +Ancak bir noktada, geçmişteki araçlardan en iyi fikirleri alıp, mümkün olan en iyi şekilde birleştiren ve daha önce mevcut olmayan dil özelliklerini (Python 3.6+ tip belirteçleri) kullanarak tüm bu özellikleri sağlayan bir şey geliştirmekten başka seçenek kalmadı. -## Daha Önce Geliştirilen Araçlar +## Daha Önce Geliştirilen Araçlar { #previous-tools } -### Django +### Django { #django } -Django geniş çapta güvenilen, Python ekosistemindeki en popüler web framework'üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır. +Python ekosistemindeki en popüler ve yaygın olarak güvenilen web framework’üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır. -MySQL ve PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bir şekilde bağlantılıdır. Bu nedenle Couchbase, MongoDB ve Cassandra gibi NoSQL veritabanlarını ana veritabanı motoru olarak kullanmak pek de kolay değil. +MySQL veya PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bağlıdır, bu nedenle Couchbase, MongoDB, Cassandra vb. gibi bir NoSQL veritabanını ana depolama motoru olarak kullanmak pek kolay değildir. -Modern ön uçlarda (React, Vue.js ve Angular gibi) veya diğer sistemler (örneğin nesnelerin interneti cihazları) tarafından kullanılan API'lar yerine arka uçta HTML üretmek için oluşturuldu. +Modern bir ön uç (React, Vue.js, Angular gibi) veya onunla haberleşen diğer sistemler (ör. IoT cihazları) tarafından tüketilen API’lar üretmekten ziyade, arka uçta HTML üretmek için oluşturulmuştur. -### Django REST Framework +### Django REST Framework { #django-rest-framework } -Django REST framework'ü, Django'nun API kabiliyetlerini arttırmak için arka planda Django kullanan esnek bir araç grubu olarak oluşturuldu. +Django REST Framework, Django üzerine kurulu esnek bir araç takımı olarak, Web API’lar geliştirmeyi ve Django’nun API kabiliyetlerini artırmayı hedefler. -Üstelik Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi pek çok şirket tarafından kullanılıyor. +Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi birçok şirket tarafından kullanılmaktadır. -**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biri olduğu için, **FastAPI** arayışına ilham veren ilk fikirlerden biri oldu. +**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biriydi ve bu, “**FastAPI** arayışına” ilham veren ilk fikirlerden biriydi. /// note | Not -Django REST Framework'ü, aynı zamanda **FastAPI**'ın dayandığı Starlette ve Uvicorn'un da yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi. +Django REST Framework, **FastAPI**'ın üzerine inşa edildiği Starlette ve Uvicorn'un da yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi. /// -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Kullanıcılar için otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzüne sahip olmalı. +Otomatik API dökümantasyonu sağlayan bir web arayüzü sunmak. /// -### Flask +### Flask { #flask } -Flask bir mikro framework olduğundan Django gibi framework'lerin aksine veritabanı entegrasyonu gibi Django ile gelen pek çok özelliği direkt barındırmaz. +Flask bir “mikroframework”tür, Django’da varsayılan gelen pek çok özelliği (veritabanı entegrasyonları vb.) içermez. -Sağladığı basitlik ve esneklik NoSQL veritabanlarını ana veritabanı sistemi olarak kullanmak gibi şeyler yapmaya olanak sağlar. +Bu basitlik ve esneklik, NoSQL veritabanlarını ana veri depolama sistemi olarak kullanmak gibi şeyleri mümkün kılar. -Yapısı oldukça basit olduğundan öğrenmesi de nispeten basittir, tabii dökümantasyonu bazı noktalarda biraz teknik hale geliyor. +Çok basit olduğu için öğrenmesi nispeten sezgiseldir, ancak dökümantasyon bazı noktalarda biraz teknikleşebilir. -Ayrıca Django ile birlikte gelen veritabanı, kullanıcı yönetimi ve diğer pek çok özelliğe ihtiyaç duymayan uygulamalarda da yaygın olarak kullanılıyor. Ancak bu tür özelliklerin pek çoğu eklentiler ile eklenebiliyor. +Ayrıca veritabanı, kullanıcı yönetimi veya Django’da önceden gelen pek çok özelliğe ihtiyaç duymayan uygulamalar için de yaygın olarak kullanılır. Yine de bu özelliklerin çoğu eklentilerle eklenebilir. -Uygulama parçalarının böyle ayrılıyor oluşu ve istenilen özelliklerle genişletilebilecek bir mikro framework olmak tam da benim istediğim bir özellikti. +Bileşenlerin ayrık olması ve gerekeni tam olarak kapsayacak şekilde genişletilebilen bir “mikroframework” olması, özellikle korumak istediğim bir özelliktir. -Flask'ın basitliği göz önünde bulundurulduğu zaman, API geliştirmek için iyi bir seçim gibi görünüyordu. Sıradaki şey ise Flask için bir "Django REST Framework"! +Flask’ın sadeliği göz önüne alındığında, API geliştirmek için iyi bir aday gibi görünüyordu. Sırada, Flask için bir “Django REST Framework” bulmak vardı. -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Gereken araçları ve parçaları birleştirip eşleştirmeyi kolaylaştıracak bir mikro framework olmalı. +Gereken araç ve parçaları kolayca eşleştirip birleştirmeyi sağlayan bir mikroframework olmak. -Basit ve kullanması kolay bir yönlendirme sistemine sahip olmalı. +Basit ve kullanımı kolay bir yönlendirme (routing) sistemine sahip olmak. /// -### Requests +### Requests { #requests } -**FastAPI** aslında **Requests**'in bir alternatifi değil. İkisininde kapsamı oldukça farklı. +**FastAPI** aslında **Requests**’in bir alternatifi değildir. Kapsamları çok farklıdır. -Aslında Requests'i bir FastAPI uygulamasının *içinde* kullanmak daha olağan olurdu. +Hatta bir FastAPI uygulamasının içinde Requests kullanmak yaygındır. -Ama yine de, FastAPI, Requests'ten oldukça ilham aldı. +Yine de FastAPI, Requests’ten epey ilham almıştır. -**Requests**, API'lar ile bir istemci olarak *etkileşime geçmeyi* sağlayan bir kütüphaneyken **FastAPI** bir sunucu olarak API'lar oluşturmaya yarar. +**Requests** bir kütüphane olarak API’larla (istemci olarak) etkileşime geçmeye yararken, **FastAPI** API’lar (sunucu olarak) geliştirmeye yarar. -Öyle ya da böyle zıt uçlarda olmalarına rağmen birbirlerini tamamlıyorlar. +Yani daha çok zıt uçlardadırlar ama birbirlerini tamamlarlar. -Requests oldukça basit ve sezgisel bir tasarıma sahip, kullanması da mantıklı varsayılan değerlerle oldukça kolay. Ama aynı zamanda çok güçlü ve gayet özelleştirilebilir. +Requests çok basit ve sezgisel bir tasarıma sahiptir, mantıklı varsayılanlarla kullanımı çok kolaydır. Aynı zamanda çok güçlü ve özelleştirilebilirdir. -Bu yüzden resmi web sitede de söylendiği gibi: +Bu yüzden resmi web sitesinde de söylendiği gibi: -> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python paketlerinden biridir. +> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python paketlerinden biridir -Kullanım şekli oldukça basit. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için aşağıdaki yeterli: +Kullanımı çok basittir. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için: ```Python response = requests.get("http://example.com/some/url") ``` -Bunun FastAPI'deki API *yol işlemi* şöyle görünür: +Buna karşılık bir FastAPI API *path operation*’ı şöyle olabilir: ```Python hl_lines="1" @app.get("/some/url") def read_url(): - return {"message": "Hello World!"} + return {"message": "Hello World"} ``` `requests.get(...)` ile `@app.get(...)` arasındaki benzerliklere bakın. -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -* Basit ve sezgisel bir API'ya sahip olmalı. -* HTTP metot isimlerini (işlemlerini) anlaşılır olacak bir şekilde, direkt kullanmalı. -* Mantıklı varsayılan değerlere ve buna rağmen güçlü bir özelleştirme desteğine sahip olmalı. +* Basit ve sezgisel bir API’ya sahip olmak. +* HTTP metot isimlerini (işlemlerini) doğrudan, anlaşılır ve sezgisel bir şekilde kullanmak. +* Mantıklı varsayılanlara sahip olmak ama güçlü özelleştirmeler de sunmak. /// -### Swagger / OpenAPI +### Swagger / OpenAPI { #swagger-openapi } -Benim Django REST Framework'ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu. +Django REST Framework’ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu. -Daha sonra API'ları dökümanlamak için Swagger adında JSON (veya JSON'un bir uzantısı olan YAML'ı) kullanan bir standart olduğunu buldum. +Sonra API’ları JSON (veya JSON’un bir uzantısı olan YAML) kullanarak dökümante etmek için Swagger adlı bir standart olduğunu gördüm. -Üstelik Swagger API'ları için zaten halihazırda oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani, bir API için Swagger dökümantasyonu oluşturmak bu arayüzü otomatik olarak kullanabilmek demekti. +Ve Swagger API’ları için zaten oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani bir API için Swagger dökümantasyonu üretebilmek, bu web arayüzünü otomatik kullanabilmek demekti. -Swagger bir noktada Linux Foundation'a verildi ve adı OpenAPI olarak değiştirildi. +Bir noktada Swagger, Linux Foundation’a devredildi ve OpenAPI olarak yeniden adlandırıldı. -İşte bu yüzden versiyon 2.0 hakkında konuşurken "Swagger", versiyon 3 ve üzeri için ise "OpenAPI" adını kullanmak daha yaygın. +Bu yüzden, 2.0 sürümü söz konusu olduğunda “Swagger”, 3+ sürümler için ise “OpenAPI” denmesi yaygındır. -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -API spesifikasyonları için özel bir şema yerine bir açık standart benimseyip kullanmalı. +API spesifikasyonları için özel bir şema yerine açık bir standart benimsemek ve kullanmak. -Ayrıca standarda bağlı kullanıcı arayüzü araçlarını entegre etmeli: +Ve standartlara dayalı kullanıcı arayüzü araçlarını entegre etmek: * Swagger UI * ReDoc -Yukarıdaki ikisi oldukça popüler ve istikrarlı olduğu için seçildi, ancak hızlı bir araştırma yaparak **FastAPI** ile kullanabileceğiniz pek çok OpenAPI alternatifi arayüz bulabilirsiniz. +Bu ikisi oldukça popüler ve istikrarlı oldukları için seçildi; hızlı bir aramayla OpenAPI için onlarca alternatif kullanıcı arayüzü bulabilirsiniz (**FastAPI** ile de kullanabilirsiniz). /// -### Flask REST framework'leri +### Flask REST framework’leri { #flask-rest-frameworks } -Pek çok Flask REST framework'ü var, fakat bunları biraz araştırdıktan sonra pek çoğunun artık geliştirilmediğini ve göze batan bazı sorunlarının olduğunu gördüm. +Birçok Flask REST framework’ü var; ancak zaman ayırıp inceledikten sonra çoğunun artık sürdürülmediğini veya bazı kritik sorunlar nedeniyle uygun olmadıklarını gördüm. -### Marshmallow +### Marshmallow { #marshmallow } -API sistemlerine gereken ana özelliklerden biri de koddan veriyi alıp ağ üzerinde gönderilebilecek bir şeye çevirmek, yani veri dönüşümü. Bu işleme veritabanındaki veriyi içeren bir objeyi JSON objesine çevirmek, `datetime` objelerini metinlere çevirmek gibi örnekler verilebilir. +API sistemlerinin ihtiyaç duyduğu temel özelliklerden biri, koddan (Python) veriyi alıp ağ üzerinden gönderilebilecek bir şeye dönüştürmek, yani veri “dönüşüm”üdür. Örneğin, bir veritabanından gelen verileri içeren bir objeyi JSON objesine dönüştürmek, `datetime` objelerini string’e çevirmek vb. -API'lara gereken bir diğer büyük özellik ise veri doğrulamadır, yani verinin çeşitli parametrelere bağlı olarak doğru ve tutarlı olduğundan emin olmaktır. Örneğin bir alanın `int` olmasına karar verdiniz, daha sonra rastgele bir metin değeri almasını istemezsiniz. Bu özellikle sisteme dışarıdan gelen veri için kullanışlı bir özellik oluyor. +API’ların ihtiyaç duyduğu bir diğer önemli özellik, veri doğrulamadır; belirli parametreler göz önüne alındığında verinin geçerli olduğundan emin olmak. Örneğin, bir alanın `int` olması ve rastgele bir metin olmaması. Bu özellikle dışarıdan gelen veriler için kullanışlıdır. -Bir veri doğrulama sistemi olmazsa bütün bu kontrolleri koda dökerek kendiniz yapmak zorunda kalırdınız. +Bir veri doğrulama sistemi olmadan, tüm bu kontrolleri kod içinde el ile yapmanız gerekir. -Marshmallow bu özellikleri sağlamak için geliştirilmişti. Benim de geçmişte oldukça sık kullandığım harika bir kütüphanedir. +Marshmallow, bu özellikleri sağlamak için inşa edildi. Harika bir kütüphanedir ve geçmişte çok kullandım. -Ama... Python'un tip belirteçleri gelmeden önce oluşturulmuştu. Yani her şemayı tanımlamak için Marshmallow'un sunduğu spesifik araçları ve sınıfları kullanmanız gerekiyordu. +Ancak Python tip belirteçlerinden önce yazılmıştır. Dolayısıyla her şemayı tanımlamak için Marshmallow’un sağladığı belirli yardımcılar ve sınıflar kullanılır. -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Kod kullanarak otomatik olarak veri tipini ve veri doğrulamayı belirten "şemalar" tanımlamalı. +Kodla, veri tiplerini ve doğrulamayı otomatik sağlayan “şemalar” tanımlamak. /// -### Webargs +### Webargs { #webargs } -API'ların ihtiyacı olan bir diğer önemli özellik ise gelen isteklerdeki verileri Python objelerine ayrıştırabilmektir. +API’ların ihtiyaç duyduğu bir diğer büyük özellik, gelen isteklerden veriyi ayrıştırmadır. -Webargs, Flask gibi bir kaç framework'ün üzerinde bunu sağlamak için geliştirilen bir araçtır. +Webargs, Flask dahil birkaç framework’ün üzerinde bunu sağlamak için geliştirilmiş bir araçtır. -Veri doğrulama için arka planda Marshmallow kullanıyor, hatta aynı geliştiriciler tarafından oluşturuldu. +Veri doğrulama için arka planda Marshmallow’u kullanır. Aynı geliştiriciler tarafından yazılmıştır. -Webargs da harika bir araç ve onu da geçmişte henüz **FastAPI** yokken çok kullandım. +**FastAPI**’dan önce benim de çok kullandığım harika bir araçtır. /// info | Bilgi -Webargs aynı Marshmallow geliştirileri tarafından oluşturuldu. +Webargs, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu. /// -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Gelen istek verisi için otomatik veri doğrulamaya sahip olmalı. +Gelen istek verisini otomatik doğrulamak. /// -### APISpec +### APISpec { #apispec } -Marshmallow ve Webargs eklentiler olarak; veri doğrulama, ayrıştırma ve dönüştürmeyi sağlıyor. +Marshmallow ve Webargs; doğrulama, ayrıştırma ve dönüşümü eklenti olarak sağlar. -Ancak dökümantasyondan hala ses seda yok. Daha sonrasında ise APISpec geldi. +Ama dökümantasyon eksikti. Sonra APISpec geliştirildi. -APISpec pek çok framework için bir eklenti olarak kullanılıyor (Starlette için de bir eklentisi var). +Birçok framework için bir eklentidir (Starlette için de bir eklenti vardır). -Şemanın tanımını yol'a istek geldiğinde çalışan her bir fonksiyonun döküman dizesinin içine YAML formatında olacak şekilde yazıyorsunuz o da OpenAPI şemaları üretiyor. +Çalışma şekli: Her bir route’u işleyen fonksiyonun docstring’i içine YAML formatında şema tanımı yazarsınız. -Flask, Starlette, Responder ve benzerlerinde bu şekilde çalışıyor. +Ve OpenAPI şemaları üretir. -Fakat sonrasında yine mikro sözdizimi problemiyle karşılaşıyoruz. Python metinlerinin içinde koskoca bir YAML oluyor. +Flask, Starlette, Responder vb. için çalışma şekli böyledir. -Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Üstelik eğer parametreleri ya da Marshmallow şemalarını değiştirip YAML kodunu güncellemeyi unutursak artık döküman geçerliliğini yitiriyor. +Ancak yine, Python metni içinde (kocaman bir YAML) mikro bir söz dizimi sorunu ortaya çıkar. + +Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Parametreleri veya Marshmallow şemalarını değiştirip docstring’teki YAML’ı güncellemeyi unutursak, üretilen şema geçerliliğini yitirir. /// info | Bilgi -APISpec de aynı Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu. +APISpec, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu. /// -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -API'lar için açık standart desteği olmalı (OpenAPI gibi). +API’lar için açık standart olan OpenAPI’ı desteklemek. /// -### Flask-apispec +### Flask-apispec { #flask-apispec } -Flask-apispec ise Webargs, Marshmallow ve APISpec'i birbirine bağlayan bir Flask eklentisi. +Webargs, Marshmallow ve APISpec’i bir araya getiren bir Flask eklentisidir. -Webargs ve Marshmallow'daki bilgiyi APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretmek için kullanıyor. +Webargs ve Marshmallow’dan aldığı bilgiyi kullanarak, APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretir. -Hak ettiği değeri görmeyen, harika bir araç. Piyasadaki çoğu Flask eklentisinden çok daha popüler olmalı. Hak ettiği değeri görmüyor oluşunun sebebi ise dökümantasyonun çok kısa ve soyut olması olabilir. +Harika ama yeterince değer görmeyen bir araçtır. Mevcut birçok Flask eklentisinden çok daha popüler olmalıydı. Muhtemelen dökümantasyonunun fazla kısa ve soyut olmasından kaynaklanıyor olabilir. -Böylece Flask-apispec, Python döküman dizilerine YAML gibi farklı bir syntax yazma sorununu çözmüş oldu. +Python docstring’leri içine YAML (farklı bir söz dizimi) yazma ihtiyacını ortadan kaldırdı. -**FastAPI**'ı geliştirene dek benim favori arka uç kombinasyonum Flask'in yanında Marshmallow ve Webargs ile birlikte Flask-apispec idi. +**FastAPI**’yı inşa edene kadar, Flask + Flask-apispec + Marshmallow + Webargs kombinasyonu benim favori arka uç stack’imdi. -Bunu kullanmak, bir kaç full-stack Flask projesi oluşturucusunun yaratılmasına yol açtı. Bunlar benim (ve bir kaç harici ekibin de) şimdiye kadar kullandığı asıl stackler: +Bunu kullanmak, birkaç Flask full‑stack üreticisinin ortaya çıkmasına yol açtı. Şu ana kadar benim (ve birkaç harici ekibin) kullandığı ana stack’ler: * https://github.com/tiangolo/full-stack * https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase * https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb -Aynı full-stack üreticiler [**FastAPI** Proje Üreticileri](project-generation.md){.internal-link target=_blank}'nin de temelini oluşturdu. +Aynı full‑stack üreticiler, [**FastAPI** Proje Üreticileri](project-generation.md){.internal-link target=_blank}’nin de temelini oluşturdu. /// info | Bilgi -Flask-apispec de aynı Marshmallow geliştiricileri tarafından üretildi. +Flask-apispec, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu. /// -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Veri dönüşümü ve veri doğrulamayı tanımlayan kodu kullanarak otomatik olarak OpenAPI şeması oluşturmalı. +Veri dönüşümü ve doğrulamayı tanımlayan aynı koddan, OpenAPI şemasını otomatik üretmek. /// -### NestJS (and Angular) +### NestJS (ve Angular) { #nestjs-and-angular } -Bu Python teknolojisi bile değil. NestJS, Angulardan ilham almış olan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework'ü. +Bu Python bile değil; NestJS, Angular’dan ilham alan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework’üdür. -Flask-apispec ile yapılabileceklere nispeten benzeyen bir şey elde ediyor. +Flask-apispec ile yapılabilene kısmen benzer bir şey başarır. -Angular 2'den ilham alan, içine gömülü bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi var. Bildiğim diğer tüm bağımlılık enjeksiyonu sistemlerinde olduğu gibi"bağımlılık"ları önceden kaydetmenizi gerektiriyor. Böylece projeyi daha detaylı hale getiriyor ve kod tekrarını da arttırıyor. +Angular 2’den esinlenen, entegre bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır. “Injectable”ları önceden kaydetmeyi gerektirir (bildiğim diğer bağımlılık enjeksiyonu sistemlerinde olduğu gibi), bu da ayrıntıyı ve kod tekrarını artırır. -Parametreler TypeScript tipleri (Python tip belirteçlerine benzer) ile açıklandığından editör desteği oldukça iyi. +Parametreler TypeScript tipleriyle (Python tip belirteçlerine benzer) açıklandığından, editör desteği oldukça iyidir. -Ama TypeScript verileri kod JavaScript'e derlendikten sonra korunmadığından, bunlara dayanarak aynı anda veri doğrulaması, veri dönüşümü ve dökümantasyon tanımlanamıyor. Bundan ve bazı tasarım tercihlerinden dolayı veri doğrulaması, dönüşümü ve otomatik şema üretimi için pek çok yere dekorator eklemek gerekiyor. Bu da projeyi oldukça detaylandırıyor. +Ancak TypeScript tip bilgisi JavaScript’e derlemeden sonra korunmadığından, aynı anda tiplere dayanarak doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon tanımlanamaz. Bu ve bazı tasarım kararları nedeniyle doğrulama, dönüşüm ve otomatik şema üretimi için birçok yere dekoratör eklemek gerekir; proje oldukça ayrıntılı hâle gelir. -İç içe geçen derin modelleri pek iyi işleyemiyor. Yani eğer istekteki JSON gövdesi derin bir JSON objesiyse düzgün bir şekilde dökümante edilip doğrulanamıyor. +İçiçe modelleri çok iyi işleyemez. Yani istek gövdesindeki JSON, içinde başka alanları ve onlar da içiçe JSON objelerini içeriyorsa, doğru şekilde dökümante edilip doğrulanamaz. -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Güzel bir editör desteği için Python tiplerini kullanmalı. +Harika editör desteği için Python tiplerini kullanmak. -Güçlü bir bağımlılık enjeksiyon sistemine sahip olmalı. Kod tekrarını minimuma indirecek bir yol bulmalı. +Güçlü bir bağımlılık enjeksiyonu sistemine sahip olmak. Kod tekrarını en aza indirmenin bir yolunu bulmak. /// -### Sanic +### Sanic { #sanic } -Sanic, `asyncio`'ya dayanan son derece hızlı Python kütüphanelerinden biriydi. Flask'a epey benzeyecek şekilde geliştirilmişti. - -/// note | Teknik detaylar - -İçerisinde standart Python `asyncio` döngüsü yerine `uvloop` kullanıldı. Hızının asıl kaynağı buydu. - -Uvicorn ve Starlette'e ilham kaynağı olduğu oldukça açık, şu anda ikisi de açık karşılaştırmalarda Sanicten daha hızlı gözüküyor. - -/// - -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? - -Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı. - -Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre) - -/// - -### Falcon - -Falcon ise bir diğer yüksek performanslı Python framework'ü. Minimal olacak şekilde Hug gibi diğer framework'lerin temeli olabilmek için tasarlandı. - -İki parametre kabul eden fonksiyonlar şeklinde tasarlandı, biri "istek" ve diğeri ise "cevap". Sonra isteğin çeşitli kısımlarını **okuyor**, cevaba ise bir şeyler **yazıyorsunuz**. Bu tasarımdan dolayı istek parametrelerini ve gövdelerini standart Python tip belirteçlerini kullanarak fonksiyon parametreleriyle belirtmek mümkün değil. - -Yani veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyonun hepsi kodda yer almalı, otomatik halledemiyoruz. Ya da Falcon üzerine bir framework olarak uygulanmaları gerekiyor, aynı Hug'da olduğu gibi. Bu ayrım Falcon'un tasarımından esinlenen, istek ve cevap objelerini parametre olarak işleyen diğer kütüphanelerde de yer alıyor. - -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? - -Harika bir performans'a sahip olmanın yollarını bulmalı. - -Hug ile birlikte (Hug zaten Falcon'a dayandığından) **FastAPI**'ın fonksiyonlarda `cevap` parametresi belirtmesinde ilham kaynağı oldu. - -FastAPI'da opsiyonel olmasına rağmen, daha çok header'lar, çerezler ve alternatif durum kodları belirlemede kullanılıyor. - -/// - -### Molten - -**FastAPI**'ı geliştirmenin ilk aşamalarında Molten'ı keşfettim. Pek çok ortak fikrimiz vardı: - -* Python'daki tip belirteçlerini baz alıyordu. -* Bunlara bağlı olarak veri doğrulaması ve dökümantasyon sağlıyordu. -* Bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardı. - -Veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon için Pydantic gibi bir üçüncü parti kütüphane kullanmıyor, kendi içerisinde bunlara sahip. Yani bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak pek de kolay değil. - -Biraz daha detaylı ayarlamalara gerek duyuyor. Ayrıca ASGI yerine WSGI'a dayanıyor. Yani Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanacak şekilde tasarlanmamış. - -Bağımlılık enjeksiyonu sistemi bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve sonrasında belirlenen veri tiplerine göre çözülmesini gerektiriyor. Yani spesifik bir tip, birden fazla bileşen ile belirlenemiyor. - -Yol'lar fonksiyonun üstünde endpoint'i işleyen dekoratörler yerine farklı yerlerde tanımlanan fonksiyonlarla belirlenir. Bu Flask (ve Starlette) yerine daha çok Django'nun yaklaşımına daha yakın bir metot. Bu, kodda nispeten birbiriyle sıkı ilişkili olan şeyleri ayırmaya sebep oluyor. - -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? - -Model özelliklerinin "standart" değerlerini kullanarak veri tipleri için ekstra veri doğrulama koşulları tanımlamalı. Bu editör desteğini geliştiriyor ve daha önceden Pydantic'te yoktu. - -Bu aslında Pydantic'in de aynı doğrulama stiline geçmesinde ilham kaynağı oldu. Şu anda bütün bu özellikler Pydantic'in yapısında yer alıyor. - -/// - -### Hug - -Hug, Python tip belirteçlerini kullanarak API parametrelerinin tipini belirlemeyi uygulayan ilk framework'lerdendi. Bu, diğer araçlara da ilham kaynağı olan harika bir fikirdi. - -Tip belirlerken standart Python veri tipleri yerine kendi özel tiplerini kullandı, yine de bu ileriye dönük devasa bir adımdı. - -Hug ayrıca tüm API'ı JSON ile ifade eden özel bir şema oluşturan ilk framework'lerdendir. - -OpenAPI veya JSON Şeması gibi bir standarda bağlı değildi. Yani Swagger UI gibi diğer araçlarla entegre etmek kolay olmazdı. Ama yine de, bu oldukça yenilikçi bir fikirdi. - -Ayrıca ilginç ve çok rastlanmayan bir özelliği vardı: aynı framework'ü kullanarak hem API'lar hem de CLI'lar oluşturmak mümkündü. - -Senkron çalışan Python web framework'lerinin standardına (WSGI) dayandığından dolayı Websocket'leri ve diğer şeyleri işleyemiyor, ancak yine de yüksek performansa sahip. - -/// info | Bilgi - -Hug, Python dosyalarında bulunan dahil etme satırlarını otomatik olarak sıralayan harika bir araç olan `isort`'un geliştiricisi Timothy Crosley tarafından geliştirildi. - -/// - -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? - -Hug, APIStar'ın çeşitli kısımlarında esin kaynağı oldu ve APIStar'la birlikte en umut verici bulduğum araçlardan biriydi. - -**FastAPI**, Python tip belirteçlerini kullanarak parametre belirlemede ve API'ı otomatık tanımlayan bir şema üretmede de Hug'a esinlendi. - -**FastAPI**'ın header ve çerez tanımlamak için fonksiyonlarda `response` parametresini belirtmesinde de Hug'dan ilham alındı. - -/// - -### APIStar (<= 0.5) - -**FastAPI**'ı geliştirmeye başlamadan hemen önce **APIStar** sunucusunu buldum. Benim aradığım şeylerin neredeyse hepsine sahipti ve harika bir tasarımı vardı. - -Benim şimdiye kadar gördüğüm Python tip belirteçlerini kullanarak parametre ve istekler belirlemeyi uygulayan ilk framework'lerdendi (Molten ve NestJS'den önce). APIStar'ı da aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum. Fakat APIStar OpenAPI standardını kullanıyordu. - -Farklı yerlerdeki tip belirteçlerine bağlı olarak otomatik veri doğrulama, veri dönüştürme ve OpenAPI şeması oluşturma desteği sunuyordu. - -Gövde şema tanımları Pydantic ile aynı Python tip belirteçlerini kullanmıyordu, biraz daha Marsmallow'a benziyordu. Dolayısıyla editör desteği de o kadar iyi olmazdı ama APIStar eldeki en iyi seçenekti. - -O dönemlerde karşılaştırmalarda en iyi performansa sahipti (yalnızca Starlette'e kaybediyordu). - -Başlangıçta otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzü yoktu, ama ben ona Swagger UI ekleyebileceğimi biliyordum. - -Bağımlılık enjeksiyon sistemi vardı. Yukarıda bahsettiğim diğer araçlar gibi bundaki sistem de bileşenlerin önceden kaydedilmesini gerektiriyordu. Yine de harika bir özellikti. - -Güvenlik entegrasyonu olmadığından dolayı APIStar'ı hiç bir zaman tam bir projede kullanamadım. Bu yüzden Flask-apispec'e bağlı full-stack proje üreticilerde sahip olduğum özellikleri tamamen değiştiremedim. Bu güvenlik entegrasyonunu ekleyen bir PR oluşturmak da projelerim arasında yer alıyordu. - -Sonrasında ise projenin odağı değişti. - -Geliştiricinin Starlette'e odaklanması gerekince proje de artık bir API web framework'ü olmayı bıraktı. - -Artık APIStar, OpenAPI özelliklerini doğrulamak için bir dizi araç sunan bir proje haline geldi. - -/// info | Bilgi - -APIStar, aşağıdaki projeleri de üreten Tom Christie tarafından geliştirildi: - -* Django REST Framework -* **FastAPI**'ın da dayandığı Starlette -* Starlette ve **FastAPI** tarafından da kullanılan Uvicorn - -/// - -/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu? - -Var oldu. - -Aynı Python veri tipleriyle birden fazla şeyi belirleme (veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon), bir yandan da harika bir editör desteği sunma, benim muhteşem bulduğum bir fikirdi. - -Uzunca bir süre boyunca benzer bir framework arayıp pek çok farklı alternatifi denedikten sonra, APIStar en iyi seçenekti. - -Sonra APIStar bir sunucu olmayı bıraktı ve Starlette oluşturuldu. Starlette, böyle bir sunucu sistemi için daha iyi bir temel sunuyordu. Bu da **FastAPI**'ın son esin kaynağıydı. - -Ben bu önceki araçlardan öğrendiklerime dayanarak **FastAPI**'ın özelliklerini arttırıp geliştiriyor, tip desteği sistemi ve diğer kısımları iyileştiriyorum ancak yine de **FastAPI**'ı APIStar'ın "ruhani varisi" olarak görüyorum. - -/// - -## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar - -### Pydantic - -Pydantic Python tip belirteçlerine dayanan; veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon tanımlamak (JSON Şema kullanarak) için bir kütüphanedir. - -Tip belirteçleri kullanıyor olması onu aşırı sezgisel yapıyor. - -Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Ancak karşılaştırmalarda Marshmallowdan daha hızlı görünüyor. Aynı Python tip belirteçlerine dayanıyor ve editör desteği de harika. - -/// check | **FastAPI** nerede kullanıyor? - -Bütün veri doğrulama, veri dönüştürme ve JSON Şemasına bağlı otomatik model dökümantasyonunu halletmek için! - -**FastAPI** yaptığı her şeyin yanı sıra bu JSON Şema verisini alıp daha sonra OpenAPI'ya yerleştiriyor. - -/// - -### Starlette - -Starlette hafif bir ASGI framework'ü ve yüksek performanslı asyncio servisleri oluşturmak için ideal. - -Kullanımı çok kolay ve sezgisel, kolaylıkla genişletilebilecek ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlandı. - -Sahip olduğu bir kaç özellik: - -* Cidden etkileyici bir performans. -* WebSocket desteği. -* İşlem-içi arka plan görevleri. -* Başlatma ve kapatma olayları. -* HTTPX ile geliştirilmiş bir test istemcisi. -* CORS, GZip, Static Files ve Streaming cevapları desteği. -* Session ve çerez desteği. -* Kodun %100'ü test kapsamında. -* Kodun %100'ü tip belirteçleriyle desteklenmiştir. -* Yalnızca bir kaç zorunlu bağımlılığa sahip. - -Starlette şu anda test edilen en hızlı Python framework'ü. Yalnızca bir sunucu olan Uvicorn'a yeniliyor, o da zaten bir framework değil. - -Starlette bütün temel web mikro framework işlevselliğini sağlıyor. - -Ancak otomatik veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon sağlamyor. - -Bu, **FastAPI**'ın onun üzerine tamamen Python tip belirteçlerine bağlı olarak eklediği (Pydantic ile) ana şeylerden biri. **FastAPI** bunun yanında artı olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik araçları, OpenAPI şema üretimi ve benzeri özellikler de ekliyor. +`asyncio` tabanlı, son derece hızlı ilk Python framework’lerinden biriydi. Flask’a oldukça benzer olacak şekilde geliştirilmişti. /// note | Teknik Detaylar -ASGI, Django'nun ana ekibi tarafından geliştirilen yeni bir "standart". Bir "Python standardı" (PEP) olma sürecinde fakat henüz bir standart değil. +Varsayılan Python `asyncio` döngüsü yerine `uvloop` kullanır; hızını esasen bu sağlar. -Bununla birlikte, halihazırda birçok araç tarafından bir "standart" olarak kullanılmakta. Bu, Uvicorn'u farklı ASGI sunucularıyla (Daphne veya Hypercorn gibi) değiştirebileceğiniz veya `python-socketio` gibi ASGI ile uyumlu araçları ekleyebileciğiniz için birlikte çalışılabilirliği büyük ölçüde arttırıyor. +Açık kıyaslamalarda, bugün Uvicorn ve Starlette’in Sanic’ten daha hızlı olduğu görülür; Sanic bu ikisine ilham vermiştir. /// -/// check | **FastAPI** nerede kullanıyor? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -Tüm temel web kısımlarında üzerine özellikler eklenerek kullanılmakta. +Çok yüksek performans elde etmenin bir yolunu bulmak. -`FastAPI` sınıfının kendisi direkt olarak `Starlette` sınıfını miras alıyor! - -Yani, Starlette ile yapabileceğiniz her şeyi, Starlette'in bir nevi güçlendirilmiş hali olan **FastAPI** ile doğrudan yapabilirsiniz. +Bu yüzden **FastAPI**, en hızlı framework olduğu için (üçüncü parti kıyaslamalara göre) Starlette üzerine kuruludur. /// -### Uvicorn +### Falcon { #falcon } -Uvicorn, uvlook ile httptools üzerine kurulu ışık hzında bir ASGI sunucusudur. +Falcon, başka bir yüksek performanslı Python framework’üdür; minimal olacak şekilde tasarlanmış ve Hug gibi diğer framework’lere temel olmuştur. -Bir web framework'ünden ziyade bir sunucudur, yani yollara bağlı yönlendirme yapmanızı sağlayan araçları yoktur. Bu daha çok Starlette (ya da **FastAPI**) gibi bir framework'ün sunucuya ek olarak sağladığı bir şeydir. +İki parametre alan fonksiyonlar etrafında tasarlanmıştır: “request” ve “response”. İstekten parçalar “okur”, cevaba parçalar “yazarsınız”. Bu tasarım nedeniyle, fonksiyon parametreleriyle standart Python tip belirteçlerini kullanarak istek parametrelerini ve gövdelerini ilan etmek mümkün değildir. -Starlette ve **FastAPI** için tavsiye edilen sunucu Uvicorndur. +Dolayısıyla veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon kodda yapılmalı; otomatik olmaz. Ya da Hug’da olduğu gibi Falcon’un üzerine bir framework olarak uygulanmalıdır. Falcon’un tasarımından etkilenen ve tek bir request objesi ile response objesini parametre olarak alan diğer framework’lerde de aynı ayrım vardır. -/// check | **FastAPI** neden tavsiye ediyor? +/// check | **FastAPI**'a ilham olan -**FastAPI** uygulamalarını çalıştırmak için ana web sunucusu Uvicorn! +Harika performans elde etmenin yollarını bulmak. -Gunicorn ile birleştirdiğinizde asenkron ve çoklu işlem destekleyen bir sunucu elde ediyorsunuz! - -Daha fazla detay için [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} bölümünü inceleyebilirsiniz. +Hug ile birlikte (Hug, Falcon’a dayanır) **FastAPI**’da fonksiyonlarda opsiyonel bir `response` parametresi ilan edilmesi fikrine ilham vermek. FastAPI’da bu parametre çoğunlukla header, cookie ve alternatif durum kodlarını ayarlamak için kullanılır. /// -## Karşılaştırma ve Hız +### Molten { #molten } -Uvicorn, Starlette ve FastAPI arasındakı farkı daha iyi anlamak ve karşılaştırma yapmak için [Kıyaslamalar](benchmarks.md){.internal-link target=_blank} bölümüne bakın! +**FastAPI**’ı geliştirmenin ilk aşamalarında Molten’ı keşfettim. Oldukça benzer fikirleri vardı: + +* Python tip belirteçlerine dayanır. +* Bu tiplere bağlı doğrulama ve dökümantasyon sağlar. +* Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır. + +Pydantic gibi doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon için üçüncü parti bir kütüphane kullanmaz; kendi içinde sağlar. Bu yüzden bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak o kadar kolay olmaz. + +Biraz daha ayrıntılı yapılandırma ister. Ve ASGI yerine WSGI tabanlı olduğundan, Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanmaya yönelik tasarlanmamıştır. + +Bağımlılık enjeksiyonu sistemi, bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve tiplerine göre çözülmesini gerektirir. Yani belirli bir tipi sağlayan birden fazla “bileşen” tanımlanamaz. + +Route’lar, endpoint’i işleyen fonksiyonun üstüne konan dekoratörlerle değil, tek bir yerde, farklı yerlerde tanımlanmış fonksiyonlar kullanılarak ilan edilir. Bu yaklaşım, Flask (ve Starlette) yerine Django’ya daha yakındır; kodda aslında birbirine sıkı bağlı olan şeyleri ayırır. + +/// check | **FastAPI**'a ilham olan + +Model özelliklerinin “varsayılan” değerlerini kullanarak veri tiplerine ekstra doğrulamalar tanımlamak. Bu, editör desteğini iyileştirir ve Pydantic’te daha önce yoktu. + +Bu yaklaşım, Pydantic’te de aynı doğrulama beyan stilinin desteklenmesine ilham verdi (bu işlevselliklerin tamamı artık Pydantic’te mevcut). + +/// + +### Hug { #hug } + +Hug, Python tip belirteçlerini kullanarak API parametre tiplerini ilan etmeyi uygulayan ilk framework’lerden biriydi. Diğer araçlara da ilham veren harika bir fikirdi. + +Standart Python tipleri yerine kendi özel tiplerini kullansa da büyük bir adımdı. + +JSON ile tüm API’ı beyan eden özel bir şema üreten ilk framework’lerden biriydi. + +OpenAPI veya JSON Schema gibi bir standarda dayanmadığı için Swagger UI gibi diğer araçlarla doğrudan entegre edilemezdi. Yine de oldukça yenilikçiydi. + +Nadir bir özelliği daha vardı: aynı framework ile hem API’lar hem de CLI’lar oluşturmak mümkündü. + +Senkron Python web framework’leri için önceki standart olan WSGI’ye dayandığından, WebSocket vb. şeyleri işleyemez, ancak yine de yüksek performansa sahiptir. + +/// info | Bilgi + +Hug, Python dosyalarındaki import’ları otomatik sıralayan harika bir araç olan `isort`’un geliştiricisi Timothy Crosley tarafından geliştirildi. + +/// + +/// check | **FastAPI**'a ilham olan fikirler + +Hug, APIStar’ın bazı kısımlarına ilham verdi ve APIStar ile birlikte en umut verici bulduğum araçlardandı. + +**FastAPI**, parametreleri ilan etmek ve API’ı otomatik tanımlayan bir şema üretmek için Python tip belirteçlerini kullanma fikrini Hug’dan ilhamla benimsedi. + +Ayrıca header ve cookie ayarlamak için fonksiyonlarda `response` parametresi ilan etme fikrine de Hug ilham verdi. + +/// + +### APIStar (<= 0.5) { #apistar-0-5 } + +**FastAPI**’yi inşa etmeye karar vermeden hemen önce **APIStar** sunucusunu buldum. Aradığım şeylerin neredeyse hepsine sahipti ve harika bir tasarımı vardı. + +Python tip belirteçleriyle parametreleri ve istekleri ilan eden bir framework’ün gördüğüm ilk örneklerindendi (NestJS ve Molten’dan önce). Aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum; ancak APIStar, OpenAPI standardını kullanıyordu. + +Farklı yerlerdeki aynı tip belirteçlerine dayanarak otomatik veri doğrulama, veri dönüşümü ve OpenAPI şeması üretimi vardı. + +Gövde şema tanımları Pydantic’tekiyle aynı Python tip belirteçlerini kullanmıyordu; biraz daha Marshmallow’a benziyordu. Bu yüzden editör desteği o kadar iyi olmazdı; yine de APIStar mevcut en iyi seçenekti. + +O dönem kıyaslamalarda en iyi performansa sahipti (sadece Starlette tarafından geçiliyordu). + +Başta otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzü yoktu ama Swagger UI ekleyebileceğimi biliyordum. + +Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardı. Diğer araçlarda olduğu gibi bileşenlerin önceden kaydedilmesini gerektiriyordu. Yine de harika bir özellikti. + +Güvenlik entegrasyonu olmadığından tam bir projede kullanamadım; bu yüzden Flask-apispec tabanlı full‑stack üreticilerle sahip olduğum özelliklerin tamamını ikame edemedim. Bu işlevi ekleyen bir pull request’i yapılacaklar listeme almıştım. + +Sonra projenin odağı değişti. + +Artık bir API web framework’ü değildi; geliştirici Starlette’e odaklanmak zorundaydı. + +Şimdi APIStar, bir web framework’ü değil, OpenAPI spesifikasyonlarını doğrulamak için araçlar takımından ibaret. + +/// info | Bilgi + +APIStar, aşağıdakilerin de yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi: + +* Django REST Framework +* **FastAPI**’ın üzerine kurulu Starlette +* Starlette ve **FastAPI** tarafından kullanılan Uvicorn + +/// + +/// check | **FastAPI**'a ilham olan + +Var olmak. + +Aynı Python tipleriyle (hem veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon) birden çok şeyi ilan etmek ve aynı anda harika editör desteği sağlamak, bence dahiyane bir fikirdi. + +Uzun süre benzer bir framework arayıp birçok alternatifi denedikten sonra, APIStar mevcut en iyi seçenekti. + +Sonra APIStar bir sunucu olarak var olmaktan çıktı ve Starlette oluşturuldu; böyle bir sistem için daha iyi bir temel oldu. Bu, **FastAPI**’yi inşa etmek için son ilhamdı. + +Önceki bu araçlardan edinilen deneyimler üzerine özellikleri, tip sistemi ve diğer kısımları geliştirip artırırken, **FastAPI**’yi APIStar’ın “ruhani varisi” olarak görüyorum. + +/// + +## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar { #used-by-fastapi } + +### Pydantic { #pydantic } + +Pydantic, Python tip belirteçlerine dayalı olarak veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon (JSON Schema kullanarak) tanımlamak için bir kütüphanedir. + +Bu onu aşırı sezgisel kılar. + +Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Kıyaslamalarda Marshmallow’dan daha hızlıdır. Aynı Python tip belirteçlerine dayandığı için editör desteği harikadır. + +/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır + +Tüm veri doğrulama, veri dönüşümü ve JSON Schema tabanlı otomatik model dökümantasyonunu halletmekte. + +**FastAPI** daha sonra bu JSON Schema verisini alır ve (yaptığı diğer şeylerin yanı sıra) OpenAPI içine yerleştirir. + +/// + +### Starlette { #starlette } + +Starlette, yüksek performanslı asyncio servisleri oluşturmak için ideal, hafif bir ASGI framework’ü/araç takımıdır. + +Çok basit ve sezgiseldir. Kolayca genişletilebilir ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. + +Şunlara sahiptir: + +* Cidden etkileyici performans. +* WebSocket desteği. +* Süreç içi arka plan görevleri. +* Başlatma ve kapatma olayları. +* HTTPX üzerinde geliştirilmiş test istemcisi. +* CORS, GZip, Statik Dosyalar, Streaming cevaplar. +* Oturum (Session) ve Cookie desteği. +* %100 test kapsamı. +* %100 tip anotasyonlu kod tabanı. +* Az sayıda zorunlu bağımlılık. + +Starlette, şu anda test edilen en hızlı Python framework’üdür. Yalnızca bir framework değil, bir sunucu olan Uvicorn tarafından geçilir. + +Starlette, temel web mikroframework işlevselliğinin tamamını sağlar. + +Ancak otomatik veri doğrulama, dönüşüm veya dökümantasyon sağlamaz. + +**FastAPI**’nin bunun üzerine eklediği ana şeylerden biri, Pydantic kullanarak, bütünüyle Python tip belirteçlerine dayalı bu özelliklerdir. Buna ek olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik yardımcıları, OpenAPI şema üretimi vb. gelir. + +/// note | Teknik Detaylar + +ASGI, Django çekirdek ekip üyeleri tarafından geliştirilen yeni bir “standart”tır. Hâlâ resmi bir “Python standardı” (PEP) değildir, ancak bu süreç üzerindedirler. + +Buna rağmen, şimdiden birçok araç tarafından bir “standart” olarak kullanılmaktadır. Bu, birlikte çalışabilirliği büyük ölçüde artırır; örneğin Uvicorn’u başka bir ASGI sunucusuyla (Daphne veya Hypercorn gibi) değiştirebilir ya da `python-socketio` gibi ASGI uyumlu araçlar ekleyebilirsiniz. + +/// + +/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır + +Tüm temel web kısımlarını ele almak; üzerine özellikler eklemek. + +`FastAPI` sınıfı, doğrudan `Starlette` sınıfından miras alır. + +Dolayısıyla Starlette ile yapabildiğiniz her şeyi, adeta “turbo şarjlı Starlette” olan **FastAPI** ile de doğrudan yapabilirsiniz. + +/// + +### Uvicorn { #uvicorn } + +Uvicorn, uvloop ve httptools üzerinde inşa edilmiş, ışık hızında bir ASGI sunucusudur. + +Bir web framework’ü değil, bir sunucudur. Örneğin path’lere göre yönlendirme araçları sağlamaz; bunu Starlette (veya **FastAPI**) gibi bir framework üstte sağlar. + +Starlette ve **FastAPI** için önerilen sunucudur. + +/// check | **FastAPI** bunu şöyle önerir + +**FastAPI** uygulamalarını çalıştırmak için ana web sunucusu. + +Komut satırında `--workers` seçeneğini kullanarak asenkron çok süreçli (multi‑process) bir sunucu da elde edebilirsiniz. + +Daha fazla detay için [Dağıtım](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} bölümüne bakın. + +/// + +## Kıyaslamalar ve Hız { #benchmarks-and-speed } + +Uvicorn, Starlette ve FastAPI arasındaki farkı anlamak ve karşılaştırmak için [Kıyaslamalar](benchmarks.md){.internal-link target=_blank} bölümüne göz atın. diff --git a/docs/tr/docs/deployment/concepts.md b/docs/tr/docs/deployment/concepts.md new file mode 100644 index 000000000..d0f568146 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/concepts.md @@ -0,0 +1,321 @@ +# Deployment Kavramları { #deployments-concepts } + +Bir **FastAPI** uygulamasını (hatta genel olarak herhangi bir web API'yi) deploy ederken, muhtemelen önemseyeceğiniz bazı kavramlar vardır. Bu kavramları kullanarak, **uygulamanızı deploy etmek** için **en uygun** yöntemi bulabilirsiniz. + +Önemli kavramlardan bazıları şunlardır: + +* Güvenlik - HTTPS +* Startup'ta çalıştırma +* Yeniden başlatmalar +* Replikasyon (çalışan process sayısı) +* Bellek +* Başlatmadan önceki adımlar + +Bunların **deployment**'ları nasıl etkilediğine bakalım. + +Nihai hedef, **API client**'larınıza **güvenli** bir şekilde hizmet verebilmek, **kesintileri** önlemek ve **hesaplama kaynaklarını** (ör. uzak server'lar/sanal makineler) olabildiğince verimli kullanmaktır. + +Burada bu **kavramlar** hakkında biraz daha bilgi vereceğim. Böylece, çok farklı ortamlarda—hatta bugün var olmayan **gelecekteki** ortamlarda bile—API'nizi nasıl deploy edeceğinize karar verirken ihtiyaç duyacağınız **sezgiyi** kazanmış olursunuz. + +Bu kavramları dikkate alarak, **kendi API**'leriniz için en iyi deployment yaklaşımını **değerlendirebilir ve tasarlayabilirsiniz**. + +Sonraki bölümlerde, FastAPI uygulamalarını deploy etmek için daha **somut tarifler** (recipes) paylaşacağım. + +Ama şimdilik, bu önemli **kavramsal fikirleri** inceleyelim. Bu kavramlar diğer tüm web API türleri için de geçerlidir. + +## Güvenlik - HTTPS { #security-https } + +[HTTPS hakkındaki önceki bölümde](https.md){.internal-link target=_blank} HTTPS'in API'niz için nasıl şifreleme sağladığını öğrenmiştik. + +Ayrıca HTTPS'in genellikle uygulama server'ınızın **dışında** yer alan bir bileşen tarafından sağlandığını, yani bir **TLS Termination Proxy** ile yapıldığını da görmüştük. + +Ve **HTTPS sertifikalarını yenilemekten** sorumlu bir şey olmalıdır; bu aynı bileşen olabileceği gibi farklı bir bileşen de olabilir. + +### HTTPS için Örnek Araçlar { #example-tools-for-https } + +TLS Termination Proxy olarak kullanabileceğiniz bazı araçlar: + +* Traefik + * Sertifika yenilemelerini otomatik yönetir +* Caddy + * Sertifika yenilemelerini otomatik yönetir +* Nginx + * Sertifika yenilemeleri için Certbot gibi harici bir bileşenle +* HAProxy + * Sertifika yenilemeleri için Certbot gibi harici bir bileşenle +* Nginx gibi bir Ingress Controller ile Kubernetes + * Sertifika yenilemeleri için cert-manager gibi harici bir bileşenle +* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi (aşağıyı okuyun) + +Bir diğer seçenek de, HTTPS kurulumunu da dahil olmak üzere işin daha büyük kısmını yapan bir **cloud service** kullanmaktır. Bunun bazı kısıtları olabilir veya daha pahalı olabilir vb. Ancak bu durumda TLS Termination Proxy'yi kendiniz kurmak zorunda kalmazsınız. + +Sonraki bölümlerde bazı somut örnekler göstereceğim. + +--- + +Sonraki kavramlar, gerçek API'nizi çalıştıran programla (ör. Uvicorn) ilgilidir. + +## Program ve Process { #program-and-process } + +Çalışan "**process**" hakkında çok konuşacağız. Bu yüzden ne anlama geldiğini ve "**program**" kelimesinden farkının ne olduğunu netleştirmek faydalı. + +### Program Nedir { #what-is-a-program } + +**Program** kelimesi günlük kullanımda birçok şeyi anlatmak için kullanılır: + +* Yazdığınız **code**, yani **Python dosyaları**. +* İşletim sistemi tarafından **çalıştırılabilen** **dosya**, örn: `python`, `python.exe` veya `uvicorn`. +* İşletim sistemi üzerinde **çalışır durumdayken** CPU kullanan ve bellekte veri tutan belirli bir program. Buna **process** de denir. + +### Process Nedir { #what-is-a-process } + +**Process** kelimesi genellikle daha spesifik kullanılır; yalnızca işletim sistemi üzerinde çalışan şeye (yukarıdaki son madde gibi) işaret eder: + +* İşletim sistemi üzerinde **çalışır durumda** olan belirli bir program. + * Bu; dosyayı ya da code'u değil, işletim sistemi tarafından **çalıştırılan** ve yönetilen şeyi ifade eder. +* Herhangi bir program, herhangi bir code, **yalnızca çalıştırılırken** bir şey yapabilir. Yani bir **process çalışıyorken**. +* Process siz tarafından veya işletim sistemi tarafından **sonlandırılabilir** (ya da "killed" edilebilir). O anda çalışması/çalıştırılması durur ve artık **hiçbir şey yapamaz**. +* Bilgisayarınızda çalışan her uygulamanın arkasında bir process vardır; çalışan her program, her pencere vb. Bilgisayar açıkken normalde **aynı anda** birçok process çalışır. +* Aynı anda **aynı programın birden fazla process**'i çalışabilir. + +İşletim sisteminizdeki "task manager" veya "system monitor" (ya da benzeri araçlar) ile bu process'lerin birçoğunu çalışır halde görebilirsiniz. + +Örneğin muhtemelen aynı browser programını (Firefox, Chrome, Edge vb.) çalıştıran birden fazla process göreceksiniz. Genelde her tab için bir process, üstüne bazı ek process'ler çalıştırırlar. + + + +--- + +Artık **process** ve **program** arasındaki farkı bildiğimize göre, deployment konusuna devam edelim. + +## Startup'ta Çalıştırma { #running-on-startup } + +Çoğu durumda bir web API oluşturduğunuzda, client'larınızın her zaman erişebilmesi için API'nizin kesintisiz şekilde **sürekli çalışıyor** olmasını istersiniz. Elbette sadece belirli durumlarda çalışmasını istemenizin özel bir sebebi olabilir; ancak çoğunlukla onu sürekli açık ve **kullanılabilir** halde tutarsınız. + +### Uzak Bir Server'da { #in-a-remote-server } + +Uzak bir server (cloud server, sanal makine vb.) kurduğunuzda, yapabileceğiniz en basit şey; local geliştirme sırasında yaptığınız gibi, manuel olarak `fastapi run` (Uvicorn'u kullanır) veya benzeri bir komutla çalıştırmaktır. + +Bu yöntem çalışır ve **geliştirme sırasında** faydalıdır. + +Ancak server'a olan bağlantınız koparsa, **çalışan process** muhtemelen ölür. + +Ve server yeniden başlatılırsa (örneğin update'lerden sonra ya da cloud provider'ın migration'larından sonra) bunu muhtemelen **fark etmezsiniz**. Dolayısıyla process'i manuel yeniden başlatmanız gerektiğini de bilmezsiniz. Sonuçta API'niz ölü kalır. + +### Startup'ta Otomatik Çalıştırma { #run-automatically-on-startup } + +Genellikle server programının (ör. Uvicorn) server açılışında otomatik başlamasını ve herhangi bir **insan müdahalesi** gerektirmeden API'nizi çalıştıran bir process'in sürekli ayakta olmasını istersiniz (ör. FastAPI uygulamanızı çalıştıran Uvicorn). + +### Ayrı Bir Program { #separate-program } + +Bunu sağlamak için genellikle startup'ta uygulamanızın çalıştığından emin olacak **ayrı bir program** kullanırsınız. Pek çok durumda bu program, örneğin bir veritabanı gibi diğer bileşenlerin/uygulamaların da çalıştığından emin olur. + +### Startup'ta Çalıştırmak için Örnek Araçlar { #example-tools-to-run-at-startup } + +Bu işi yapabilen araçlara örnekler: + +* Docker +* Kubernetes +* Docker Compose +* Docker in Swarm Mode +* Systemd +* Supervisor +* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi +* Diğerleri... + +Sonraki bölümlerde daha somut örnekler vereceğim. + +## Yeniden Başlatmalar { #restarts } + +Uygulamanızın startup'ta çalıştığından emin olmaya benzer şekilde, hatalardan sonra **yeniden başlatıldığından** da emin olmak istersiniz. + +### Hata Yaparız { #we-make-mistakes } + +Biz insanlar sürekli **hata** yaparız. Yazılımın neredeyse *her zaman* farklı yerlerinde gizli **bug**'lar vardır. + +Ve biz geliştiriciler bu bug'ları buldukça ve yeni özellikler ekledikçe code'u iyileştiririz (muhtemelen yeni bug'lar da ekleyerek). + +### Küçük Hatalar Otomatik Yönetilir { #small-errors-automatically-handled } + +FastAPI ile web API geliştirirken, code'umuzda bir hata olursa FastAPI genellikle bunu hatayı tetikleyen tek request ile sınırlar. + +Client o request için **500 Internal Server Error** alır; ancak uygulama tamamen çöküp durmak yerine sonraki request'ler için çalışmaya devam eder. + +### Daha Büyük Hatalar - Çökmeler { #bigger-errors-crashes } + +Yine de bazı durumlarda, yazdığımız bir code **tüm uygulamayı çökertip** Uvicorn ve Python'ın crash olmasına neden olabilir. + +Böyle bir durumda, tek bir noktadaki hata yüzünden uygulamanın ölü kalmasını istemezsiniz; bozuk olmayan *path operations* en azından çalışmaya devam etsin istersiniz. + +### Crash Sonrası Yeniden Başlatma { #restart-after-crash } + +Ancak çalışan **process**'i çökerten gerçekten kötü hatalarda, process'i **yeniden başlatmaktan** sorumlu harici bir bileşen istersiniz; en azından birkaç kez... + +/// tip | İpucu + +...Yine de uygulama **hemen crash oluyorsa**, onu sonsuza kadar yeniden başlatmaya çalışmanın pek anlamı yoktur. Böyle durumları büyük ihtimalle geliştirme sırasında ya da en geç deploy'dan hemen sonra fark edersiniz. + +O yüzden ana senaryoya odaklanalım: Gelecekte bazı özel durumlarda tamamen çökebilir ve yine de yeniden başlatmak mantıklıdır. + +/// + +Uygulamanızı yeniden başlatmakla görevli bileşenin **harici bir bileşen** olmasını istersiniz. Çünkü o noktada Uvicorn ve Python ile birlikte aynı uygulama zaten crash olmuştur; aynı app'in içindeki aynı code'un bunu düzeltmek için yapabileceği bir şey kalmaz. + +### Otomatik Yeniden Başlatma için Örnek Araçlar { #example-tools-to-restart-automatically } + +Çoğu durumda, **startup'ta programı çalıştırmak** için kullanılan aracın aynısı otomatik **restart**'ları yönetmek için de kullanılır. + +Örneğin bu şunlarla yönetilebilir: + +* Docker +* Kubernetes +* Docker Compose +* Docker in Swarm Mode +* Systemd +* Supervisor +* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi +* Diğerleri... + +## Replikasyon - Process'ler ve Bellek { #replication-processes-and-memory } + +FastAPI uygulamasında, Uvicorn'u çalıştıran `fastapi` komutu gibi bir server programı kullanırken, uygulamayı **tek bir process** içinde bir kez çalıştırmak bile aynı anda birden fazla client'a hizmet verebilir. + +Ancak birçok durumda, aynı anda birden fazla worker process çalıştırmak istersiniz. + +### Birden Fazla Process - Worker'lar { #multiple-processes-workers } + +Tek bir process'in karşılayabileceğinden daha fazla client'ınız varsa (örneğin sanal makine çok büyük değilse) ve server CPU'sunda **birden fazla core** varsa, aynı uygulamayla **birden fazla process** çalıştırıp tüm request'leri bunlara dağıtabilirsiniz. + +Aynı API programının **birden fazla process**'ini çalıştırdığınızda, bunlara genellikle **worker** denir. + +### Worker Process'ler ve Port'lar { #worker-processes-and-ports } + +[HTTPS hakkındaki dokümanda](https.md){.internal-link target=_blank} bir server'da aynı port ve IP adresi kombinasyonunu yalnızca tek bir process'in dinleyebileceğini hatırlıyor musunuz? + +Bu hâlâ geçerli. + +Dolayısıyla **aynı anda birden fazla process** çalıştırabilmek için, **port** üzerinde dinleyen **tek bir process** olmalı ve bu process iletişimi bir şekilde worker process'lere aktarmalıdır. + +### Process Başına Bellek { #memory-per-process } + +Program belleğe bir şeyler yüklediğinde—örneğin bir değişkende bir machine learning modelini veya büyük bir dosyanın içeriğini tutmak gibi—bunların hepsi server'ın **belleğini (RAM)** tüketir. + +Ve birden fazla process normalde **belleği paylaşmaz**. Yani her çalışan process'in kendi verileri, değişkenleri ve belleği vardır. Code'unuz çok bellek tüketiyorsa, **her process** buna denk bir miktar bellek tüketir. + +### Server Belleği { #server-memory } + +Örneğin code'unuz **1 GB** boyutunda bir Machine Learning modelini yüklüyorsa, API'niz tek process ile çalışırken en az 1 GB RAM tüketir. **4 process** (4 worker) başlatırsanız her biri 1 GB RAM tüketir. Yani toplamda API'niz **4 GB RAM** tüketir. + +Uzak server'ınız veya sanal makineniz yalnızca 3 GB RAM'e sahipse, 4 GB'tan fazla RAM yüklemeye çalışmak sorun çıkarır. + +### Birden Fazla Process - Bir Örnek { #multiple-processes-an-example } + +Bu örnekte, iki adet **Worker Process** başlatıp kontrol eden bir **Manager Process** vardır. + +Bu Manager Process büyük ihtimalle IP üzerindeki **port**'u dinleyen süreçtir ve tüm iletişimi worker process'lere aktarır. + +Worker process'ler uygulamanızı çalıştıran process'lerdir; bir **request** alıp bir **response** döndürmek için asıl hesaplamaları yaparlar ve sizin RAM'de değişkenlere koyduğunuz her şeyi yüklerler. + + + +Elbette aynı makinede, uygulamanız dışında da muhtemelen **başka process**'ler çalışır. + +İlginç bir detay: Her process'in kullandığı **CPU** yüzdesi zaman içinde çok **değişken** olabilir; ancak **bellek (RAM)** genellikle az çok **stabil** kalır. + +Eğer API'niz her seferinde benzer miktarda hesaplama yapıyorsa ve çok sayıda client'ınız varsa, **CPU kullanımı** da muhtemelen *stabil olur* (hızlı hızlı sürekli yükselip alçalmak yerine). + +### Replikasyon Araçları ve Stratejileri Örnekleri { #examples-of-replication-tools-and-strategies } + +Bunu başarmak için farklı yaklaşımlar olabilir. Sonraki bölümlerde, örneğin Docker ve container'lar konuşurken, belirli stratejileri daha detaylı anlatacağım. + +Dikkate almanız gereken ana kısıt şudur: **public IP** üzerindeki **port**'u yöneten **tek** bir bileşen olmalı. Sonrasında bu bileşenin, replikasyonla çoğaltılmış **process/worker**'lara iletişimi **aktarmanın** bir yoluna sahip olması gerekir. + +Olası kombinasyonlar ve stratejiler: + +* `--workers` ile **Uvicorn** + * Bir Uvicorn **process manager** **IP** ve **port** üzerinde dinler ve **birden fazla Uvicorn worker process** başlatır. +* **Kubernetes** ve diğer dağıtık **container sistemleri** + * **Kubernetes** katmanında bir şey **IP** ve **port** üzerinde dinler. Replikasyon, her birinde **tek bir Uvicorn process** çalışan **birden fazla container** ile yapılır. +* Bunu sizin yerinize yapan **cloud service**'ler + * Cloud service muhtemelen **replikasyonu sizin yerinize yönetir**. Size çalıştırılacak **bir process** veya kullanılacak bir **container image** tanımlama imkânı verebilir; her durumda büyük ihtimalle **tek bir Uvicorn process** olur ve bunu çoğaltmaktan cloud service sorumlu olur. + +/// tip | İpucu + +**Container**, Docker veya Kubernetes ile ilgili bazı maddeler şimdilik çok anlamlı gelmiyorsa dert etmeyin. + +Container image'ları, Docker, Kubernetes vb. konuları ilerideki bir bölümde daha detaylı anlatacağım: [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. + +/// + +## Başlatmadan Önceki Adımlar { #previous-steps-before-starting } + +Uygulamanızı **başlatmadan önce** bazı adımlar yapmak isteyeceğiniz birçok durum vardır. + +Örneğin **database migrations** çalıştırmak isteyebilirsiniz. + +Ancak çoğu durumda, bu adımları yalnızca **bir kez** çalıştırmak istersiniz. + +Bu yüzden, uygulamayı başlatmadan önce bu **ön adımları** çalıştıracak **tek bir process** olmasını istersiniz. + +Ve daha sonra uygulamanın kendisi için **birden fazla process** (birden fazla worker) başlatsanız bile, bu ön adımları çalıştıranın *yine* tek process olduğundan emin olmalısınız. Bu adımlar **birden fazla process** tarafından çalıştırılsaydı, işi **paralel** şekilde tekrarlarlardı. Adımlar database migration gibi hassas bir şeyse, birbirleriyle çakışıp çatışma çıkarabilirler. + +Elbette bazı durumlarda ön adımları birden fazla kez çalıştırmak sorun değildir; bu durumda yönetmesi çok daha kolay olur. + +/// tip | İpucu + +Ayrıca, kurulumunuza bağlı olarak bazı durumlarda uygulamanızı başlatmadan önce **hiç ön adıma ihtiyaç duymayabilirsiniz**. + +Bu durumda bunların hiçbirini düşünmeniz gerekmez. + +/// + +### Ön Adımlar için Strateji Örnekleri { #examples-of-previous-steps-strategies } + +Bu konu, **sisteminizi nasıl deploy ettiğinize** çok bağlıdır ve muhtemelen programları nasıl başlattığınız, restart'ları nasıl yönettiğiniz vb. ile bağlantılıdır. + +Bazı olası fikirler: + +* Kubernetes'te, app container'ınızdan önce çalışan bir "Init Container" +* Ön adımları çalıştırıp sonra uygulamanızı başlatan bir bash script + * Yine de o bash script'i başlatmak/restart etmek, hataları tespit etmek vb. için bir mekanizmaya ihtiyacınız olur. + +/// tip | İpucu + +Bunu container'larla nasıl yapabileceğinize dair daha somut örnekleri ilerideki bir bölümde anlatacağım: [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. + +/// + +## Kaynak Kullanımı { #resource-utilization } + +Server(lar)ınız bir **kaynaktır**. Programlarınızla CPU'lardaki hesaplama zamanını ve mevcut RAM belleğini tüketebilir veya **kullanabilirsiniz**. + +Sistem kaynaklarının ne kadarını tüketmek/kullanmak istersiniz? "Az" demek kolaydır; ancak pratikte hedef genellikle **çökmeden mümkün olduğunca fazla** kullanmaktır. + +3 server için para ödüyor ama onların RAM ve CPU'sunun yalnızca küçük bir kısmını kullanıyorsanız, muhtemelen **para israf ediyorsunuz** ve muhtemelen **elektrik tüketimini** de gereksiz yere artırıyorsunuz vb. + +Bu durumda 2 server ile devam edip onların kaynaklarını (CPU, bellek, disk, ağ bant genişliği vb.) daha yüksek oranlarda kullanmak daha iyi olabilir. + +Öte yandan, 2 server'ınız var ve CPU ile RAM'in **%100**'ünü kullanıyorsanız, bir noktada bir process daha fazla bellek ister; server diski "bellek" gibi kullanmak zorunda kalır (binlerce kat daha yavaş olabilir) ya da hatta **crash** edebilir. Ya da bir process bir hesaplama yapmak ister ve CPU tekrar boşalana kadar beklemek zorunda kalır. + +Bu senaryoda **bir server daha** eklemek ve bazı process'leri orada çalıştırmak daha iyi olur; böylece hepsinin **yeterli RAM'i ve CPU zamanı** olur. + +Ayrıca, herhangi bir sebeple API'nizde bir kullanım **spike**'ı olma ihtimali de vardır. Belki viral olur, belki başka servisler veya bot'lar kullanmaya başlar. Bu durumlarda güvende olmak için ekstra kaynak isteyebilirsiniz. + +Hedef olarak **keyfi bir sayı** belirleyebilirsiniz; örneğin kaynak kullanımını **%50 ile %90 arasında** tutmak gibi. Önemli olan, bunların muhtemelen ölçmek isteyeceğiniz ve deployment'larınızı ayarlamak için kullanacağınız ana metrikler olmasıdır. + +Server'ınızda CPU ve RAM kullanımını veya her process'in ne kadar kullandığını görmek için `htop` gibi basit araçları kullanabilirsiniz. Ya da server'lar arasında dağıtık çalışan daha karmaşık monitoring araçları kullanabilirsiniz. + +## Özet { #recap } + +Uygulamanızı nasıl deploy edeceğinize karar verirken aklınızda tutmanız gereken ana kavramların bazılarını okudunuz: + +* Güvenlik - HTTPS +* Startup'ta çalıştırma +* Yeniden başlatmalar +* Replikasyon (çalışan process sayısı) +* Bellek +* Başlatmadan önceki adımlar + +Bu fikirleri ve nasıl uygulayacağınızı anlamak, deployment'larınızı yapılandırırken ve ince ayar yaparken ihtiyaç duyacağınız sezgiyi kazanmanızı sağlamalıdır. + +Sonraki bölümlerde, izleyebileceğiniz stratejilere dair daha somut örnekler paylaşacağım. diff --git a/docs/tr/docs/deployment/docker.md b/docs/tr/docs/deployment/docker.md new file mode 100644 index 000000000..6c8f74c77 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/docker.md @@ -0,0 +1,618 @@ +# Container'larda FastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker } + +FastAPI uygulamalarını deploy ederken yaygın bir yaklaşım, bir **Linux container image** oluşturmaktır. Bu genellikle **Docker** kullanılarak yapılır. Ardından bu container image'ı birkaç farklı yöntemden biriyle deploy edebilirsiniz. + +Linux container'ları kullanmanın **güvenlik**, **tekrarlanabilirlik**, **basitlik** gibi birçok avantajı vardır. + +/// tip | İpucu + +Aceleniz var ve bunları zaten biliyor musunuz? Aşağıdaki [`Dockerfile`'a atlayın 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi). + +/// + +
+Dockerfile Önizleme 👀 + +```Dockerfile +FROM python:3.9 + +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +COPY ./app /code/app + +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] + +# If running behind a proxy like Nginx or Traefik add --proxy-headers +# CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--proxy-headers"] +``` + +
+ +## Container Nedir { #what-is-a-container } + +Container'lar (özellikle Linux container'ları), bir uygulamayı tüm bağımlılıkları ve gerekli dosyalarıyla birlikte paketlemenin, aynı sistemdeki diğer container'lardan (diğer uygulama ya da bileşenlerden) izole tutarken yapılan, çok **hafif** bir yoludur. + +Linux container'ları, host'un (makine, sanal makine, cloud server vb.) aynı Linux kernel'ini kullanarak çalışır. Bu da, tüm bir işletim sistemini emüle eden tam sanal makinelere kıyasla çok daha hafif oldukları anlamına gelir. + +Bu sayede container'lar **az kaynak** tüketir; süreçleri doğrudan çalıştırmaya benzer bir seviyede (bir sanal makine çok daha fazla tüketirdi). + +Container'ların ayrıca kendi **izole** çalışan process'leri (çoğunlukla tek bir process), dosya sistemi ve ağı vardır. Bu da deployment, güvenlik, geliştirme vb. süreçleri kolaylaştırır. + +## Container Image Nedir { #what-is-a-container-image } + +Bir **container**, bir **container image**'dan çalıştırılır. + +Container image; bir container içinde bulunması gereken tüm dosyaların, environment variable'ların ve varsayılan komut/programın **statik** bir sürümüdür. Buradaki **statik**, container **image**'ının çalışmadığı, execute edilmediği; sadece paketlenmiş dosyalar ve metadata olduğu anlamına gelir. + +Depolanmış statik içerik olan "**container image**"ın aksine, "**container**" normalde çalışan instance'ı, yani **execute edilen** şeyi ifade eder. + +**Container** başlatılıp çalıştığında (bir **container image**'dan başlatılır), dosyalar oluşturabilir/değiştirebilir, environment variable'ları değiştirebilir vb. Bu değişiklikler sadece o container içinde kalır; alttaki container image'da kalıcı olmaz (diske kaydedilmez). + +Bir container image, **program** dosyası ve içeriklerine benzetilebilir; örn. `python` ve `main.py` gibi bir dosya. + +Ve **container**'ın kendisi (container image'a karşıt olarak) image'ın gerçek çalışan instance'ıdır; bir **process**'e benzer. Hatta bir container, yalnızca içinde **çalışan bir process** varken çalışır (ve genelde tek process olur). İçinde çalışan process kalmayınca container durur. + +## Container Image'lar { #container-images } + +Docker, **container image** ve **container** oluşturup yönetmek için kullanılan başlıca araçlardan biri olmuştur. + +Ayrıca birçok araç, ortam, veritabanı ve uygulama için önceden hazırlanmış **resmi container image**'ların bulunduğu herkese açık bir Docker Hub vardır. + +Örneğin, resmi bir Python Image bulunur. + +Ve veritabanları gibi farklı şeyler için de birçok image vardır; örneğin: + +* PostgreSQL +* MySQL +* MongoDB +* Redis, vb. + +Hazır bir container image kullanarak farklı araçları **birleştirmek** ve birlikte kullanmak çok kolaydır. Örneğin yeni bir veritabanını denemek için. Çoğu durumda **resmi image**'ları kullanıp sadece environment variable'lar ile yapılandırmanız yeterlidir. + +Bu şekilde, çoğu zaman container'lar ve Docker hakkında öğrendiklerinizi farklı araç ve bileşenlerde tekrar kullanabilirsiniz. + +Dolayısıyla; veritabanı, Python uygulaması, React frontend uygulaması olan bir web server gibi farklı şeyler için **birden fazla container** çalıştırır ve bunları internal network üzerinden birbirine bağlarsınız. + +Docker veya Kubernetes gibi tüm container yönetim sistemlerinde bu ağ özellikleri entegre olarak bulunur. + +## Container'lar ve Process'ler { #containers-and-processes } + +Bir **container image** normalde metadata içinde, **container** başlatıldığında çalıştırılacak varsayılan program/komutu ve o programa geçirilecek parametreleri içerir. Bu, komut satırında yazacağınız şeye çok benzer. + +Bir **container** başlatıldığında bu komutu/programı çalıştırır (ancak isterseniz bunu override edip başka bir komut/program çalıştırabilirsiniz). + +Bir container, **ana process** (komut/program) çalıştığı sürece çalışır. + +Container'larda normalde **tek bir process** olur. Ancak ana process içinden subprocess'ler başlatmak da mümkündür; böylece aynı container içinde **birden fazla process** olur. + +Ama **en az bir çalışan process olmadan** çalışan bir container olamaz. Ana process durursa container da durur. + +## FastAPI için Docker Image Oluşturalım { #build-a-docker-image-for-fastapi } + +Tamam, şimdi bir şeyler inşa edelim! 🚀 + +Resmi **Python** image'ını temel alarak, FastAPI için **sıfırdan** bir **Docker image** nasıl oluşturulur göstereceğim. + +Bu, örneğin şu durumlarda **çoğu zaman** yapmak isteyeceğiniz şeydir: + +* **Kubernetes** veya benzeri araçlar kullanırken +* **Raspberry Pi** üzerinde çalıştırırken +* Container image'ınızı sizin için çalıştıran bir cloud servisi kullanırken, vb. + +### Paket Gereksinimleri { #package-requirements } + +Uygulamanızın **paket gereksinimleri** genelde bir dosyada yer alır. + +Bu, gereksinimleri **yüklemek** için kullandığınız araca göre değişir. + +En yaygın yöntem, paket adları ve versiyonlarının satır satır yazıldığı bir `requirements.txt` dosyasına sahip olmaktır. + +Versiyon aralıklarını belirlemek için elbette [FastAPI sürümleri hakkında](versions.md){.internal-link target=_blank} bölümünde okuduğunuz fikirleri kullanırsınız. + +Örneğin `requirements.txt` şöyle görünebilir: + +``` +fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0 +pydantic>=2.7.0,<3.0.0 +``` + +Ve bu bağımlılıkları normalde `pip` ile yüklersiniz, örneğin: + +
+ +```console +$ pip install -r requirements.txt +---> 100% +Successfully installed fastapi pydantic +``` + +
+ +/// info | Bilgi + +Paket bağımlılıklarını tanımlamak ve yüklemek için başka formatlar ve araçlar da vardır. + +/// + +### **FastAPI** Kodunu Oluşturun { #create-the-fastapi-code } + +* Bir `app` dizini oluşturun ve içine girin. +* Boş bir `__init__.py` dosyası oluşturun. +* Aşağıdakilerle bir `main.py` dosyası oluşturun: + +```Python +from fastapi import FastAPI + +app = FastAPI() + + +@app.get("/") +def read_root(): + return {"Hello": "World"} + + +@app.get("/items/{item_id}") +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): + return {"item_id": item_id, "q": q} +``` + +### Dockerfile { #dockerfile } + +Şimdi aynı proje dizininde `Dockerfile` adlı bir dosya oluşturun ve içine şunları yazın: + +```{ .dockerfile .annotate } +# (1)! +FROM python:3.9 + +# (2)! +WORKDIR /code + +# (3)! +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +# (4)! +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +# (5)! +COPY ./app /code/app + +# (6)! +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] +``` + +1. Resmi Python base image'ından başlayın. + +2. Geçerli çalışma dizinini `/code` olarak ayarlayın. + + `requirements.txt` dosyasını ve `app` dizinini buraya koyacağız. + +3. Gereksinimleri içeren dosyayı `/code` dizinine kopyalayın. + + Önce kodun tamamını değil, **sadece** gereksinim dosyasını kopyalayın. + + Bu dosya **çok sık değişmediği** için Docker bunu tespit eder ve bu adımda **cache** kullanır; böylece bir sonraki adım için de cache devreye girer. + +4. Gereksinim dosyasındaki paket bağımlılıklarını yükleyin. + + `--no-cache-dir` seçeneği, indirilen paketlerin yerel olarak kaydedilmemesini `pip`'e söyler. Bu kayıt, `pip` aynı paketleri tekrar yüklemek için yeniden çalıştırılacaksa işe yarar; ancak container'larla çalışırken genelde bu durum geçerli değildir. + + /// note | Not + + `--no-cache-dir` yalnızca `pip` ile ilgilidir; Docker veya container'larla ilgili değildir. + + /// + + `--upgrade` seçeneği, paketler zaten yüklüyse `pip`'e onları yükseltmesini söyler. + + Bir önceki adım (dosyayı kopyalama) **Docker cache** tarafından tespit edilebildiği için, bu adım da uygun olduğunda **Docker cache'i kullanır**. + + Bu adımda cache kullanmak, geliştirme sırasında image'ı tekrar tekrar build ederken size çok **zaman** kazandırır; her seferinde bağımlılıkları **indirip yüklemek** zorunda kalmazsınız. + +5. `./app` dizinini `/code` dizininin içine kopyalayın. + + Burada en sık değişen şey olan kodun tamamı bulunduğundan, bu adım (ve genelde bundan sonraki adımlar) için Docker **cache**'i kolay kolay kullanılamaz. + + Bu yüzden, container image build sürelerini optimize etmek için bunu `Dockerfile`'ın **sonlarına yakın** koymak önemlidir. + +6. Altta Uvicorn kullanan `fastapi run` komutunu **command** olarak ayarlayın. + + `CMD` bir string listesi alır; bu string'lerin her biri komut satırında boşlukla ayrılmış şekilde yazacağınız parçaları temsil eder. + + Bu komut, yukarıda `WORKDIR /code` ile ayarladığınız `/code` dizininden çalıştırılır. + +/// tip | İpucu + +Kod içindeki her numara balonuna tıklayarak her satırın ne yaptığını gözden geçirin. 👆 + +/// + +/// warning | Uyarı + +Aşağıda açıklandığı gibi `CMD` talimatının **her zaman** **exec form**'unu kullandığınızdan emin olun. + +/// + +#### `CMD` Kullanımı - Exec Form { #use-cmd-exec-form } + +`CMD` Docker talimatı iki formda yazılabilir: + +✅ **Exec** form: + +```Dockerfile +# ✅ Do this +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"] +``` + +⛔️ **Shell** form: + +```Dockerfile +# ⛔️ Don't do this +CMD fastapi run app/main.py --port 80 +``` + +FastAPI'nin düzgün şekilde kapanabilmesi ve [lifespan event](../advanced/events.md){.internal-link target=_blank}'lerinin tetiklenmesi için her zaman **exec** formunu kullanın. + +Detaylar için shell ve exec form için Docker dokümanlarına bakabilirsiniz. + +Bu durum `docker compose` kullanırken oldukça belirgin olabilir. Daha teknik detaylar için şu Docker Compose FAQ bölümüne bakın: Hizmetlerimin yeniden oluşturulması veya durması neden 10 saniye sürüyor?. + +#### Dizin Yapısı { #directory-structure } + +Artık dizin yapınız şöyle olmalı: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│ └── main.py +├── Dockerfile +└── requirements.txt +``` + +#### TLS Termination Proxy Arkasında { #behind-a-tls-termination-proxy } + +Container'ınızı Nginx veya Traefik gibi bir TLS Termination Proxy (load balancer) arkasında çalıştırıyorsanız `--proxy-headers` seçeneğini ekleyin. Bu, Uvicorn'a (FastAPI CLI üzerinden) uygulamanın HTTPS arkasında çalıştığını söyleyen proxy header'larına güvenmesini söyler. + +```Dockerfile +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--proxy-headers", "--port", "80"] +``` + +#### Docker Cache { #docker-cache } + +Bu `Dockerfile` içinde önemli bir numara var: önce kodun geri kalanını değil, **sadece bağımlılık dosyasını** kopyalıyoruz. Nedenini anlatayım. + +```Dockerfile +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt +``` + +Docker ve benzeri araçlar bu container image'larını **artımlı (incremental)** olarak **build** eder; `Dockerfile`'ın en üstünden başlayıp her talimatın oluşturduğu dosyaları ekleyerek **katman katman (layer)** ilerler. + +Docker ve benzeri araçlar image build ederken ayrıca bir **internal cache** kullanır. Son build'den beri bir dosya değişmediyse, dosyayı tekrar kopyalayıp sıfırdan yeni bir layer oluşturmak yerine, daha önce oluşturulan **aynı layer**'ı yeniden kullanır. + +Sadece dosya kopyalamayı azaltmak her zaman büyük fark yaratmaz. Ancak o adımda cache kullanıldığı için, **bir sonraki adımda da cache kullanılabilir**. Örneğin bağımlılıkları yükleyen şu talimat için: + +```Dockerfile +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt +``` + +Paket gereksinimleri dosyası **sık sık değişmez**. Bu yüzden sadece bu dosyayı kopyalayınca, Docker bu adımda **cache** kullanabilir. + +Sonra Docker, bağımlılıkları indirip yükleyen **bir sonraki adımda** da cache kullanabilir. Asıl **çok zaman kazandığımız** yer de burasıdır. ✨ ...ve beklerken sıkılmayı engeller. 😪😆 + +Bağımlılıkları indirip yüklemek **dakikalar sürebilir**, fakat **cache** kullanmak en fazla **saniyeler** alır. + +Geliştirme sırasında kod değişikliklerinizin çalıştığını kontrol etmek için container image'ı tekrar tekrar build edeceğinizden, bu ciddi birikimli zaman kazancı sağlar. + +Sonra `Dockerfile`'ın sonlarına doğru tüm kodu kopyalarız. En sık değişen kısım bu olduğu için sona koyarız; çünkü neredeyse her zaman bu adımdan sonra gelen adımlar cache kullanamaz. + +```Dockerfile +COPY ./app /code/app +``` + +### Docker Image'ını Build Edin { #build-the-docker-image } + +Tüm dosyalar hazır olduğuna göre container image'ı build edelim. + +* Proje dizinine gidin (`Dockerfile`'ınızın olduğu ve `app` dizininizi içeren dizin). +* FastAPI image'ınızı build edin: + +
+ +```console +$ docker build -t myimage . + +---> 100% +``` + +
+ +/// tip | İpucu + +Sondaki `.` ifadesine dikkat edin; `./` ile aynı anlama gelir ve Docker'a container image build etmek için hangi dizini kullanacağını söyler. + +Bu örnekte, mevcut dizindir (`.`). + +/// + +### Docker Container'ını Başlatın { #start-the-docker-container } + +* Image'ınızdan bir container çalıştırın: + +
+ +```console +$ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage +``` + +
+ +## Kontrol Edin { #check-it } + +Docker container'ınızın URL'inden kontrol edebilmelisiniz. Örneğin: http://192.168.99.100/items/5?q=somequery veya http://127.0.0.1/items/5?q=somequery (ya da Docker host'unuzu kullanarak eşdeğeri). + +Şuna benzer bir şey görürsünüz: + +```JSON +{"item_id": 5, "q": "somequery"} +``` + +## Etkileşimli API Dokümanları { #interactive-api-docs } + +Şimdi http://192.168.99.100/docs veya http://127.0.0.1/docs adresine gidebilirsiniz (ya da Docker host'unuzla eşdeğeri). + +Otomatik etkileşimli API dokümantasyonunu görürsünüz ( Swagger UI tarafından sağlanır): + +![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) + +## Alternatif API Dokümanları { #alternative-api-docs } + +Ayrıca http://192.168.99.100/redoc veya http://127.0.0.1/redoc adresine de gidebilirsiniz (ya da Docker host'unuzla eşdeğeri). + +Alternatif otomatik dokümantasyonu görürsünüz (ReDoc tarafından sağlanır): + +![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) + +## Tek Dosyalık FastAPI ile Docker Image Oluşturma { #build-a-docker-image-with-a-single-file-fastapi } + +FastAPI uygulamanız tek bir dosyaysa; örneğin `./app` dizini olmadan sadece `main.py` varsa, dosya yapınız şöyle olabilir: + +``` +. +├── Dockerfile +├── main.py +└── requirements.txt +``` + +Bu durumda `Dockerfile` içinde dosyayı kopyaladığınız path'leri buna göre değiştirmeniz yeterlidir: + +```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10 13" } +FROM python:3.9 + +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +# (1)! +COPY ./main.py /code/ + +# (2)! +CMD ["fastapi", "run", "main.py", "--port", "80"] +``` + +1. `main.py` dosyasını doğrudan `/code` dizinine kopyalayın (herhangi bir `./app` dizini olmadan). + +2. Tek dosya olan `main.py` içindeki uygulamanızı sunmak için `fastapi run` kullanın. + +Dosyayı `fastapi run`'a verdiğinizde, bunun bir package'ın parçası değil tek bir dosya olduğunu otomatik olarak algılar; nasıl import edip FastAPI uygulamanızı nasıl serve edeceğini bilir. 😎 + +## Deployment Kavramları { #deployment-concepts } + +Aynı [Deployment Kavramları](concepts.md){.internal-link target=_blank}nı bu kez container'lar açısından tekrar konuşalım. + +Container'lar, bir uygulamayı **build etme ve deploy etme** sürecini basitleştiren bir araçtır. Ancak bu **deployment kavramları**nı ele almak için belirli bir yaklaşımı zorunlu kılmazlar; birkaç farklı strateji mümkündür. + +**İyi haber** şu: Hangi stratejiyi seçerseniz seçin, deployment kavramlarının tamamını kapsayacak bir yol vardır. 🎉 + +Bu **deployment kavramları**nı container'lar açısından gözden geçirelim: + +* HTTPS +* Startup'ta çalıştırma +* Restart'lar +* Replication (çalışan process sayısı) +* Memory +* Başlatmadan önceki adımlar + +## HTTPS { #https } + +Bir FastAPI uygulamasının sadece **container image**'ına (ve sonra çalışan **container**'a) odaklanırsak, HTTPS genellikle **haricen** başka bir araçla ele alınır. + +Örneğin Traefik kullanan başka bir container olabilir; **HTTPS** ve **sertifika**ların **otomatik** alınmasını o yönetebilir. + +/// tip | İpucu + +Traefik; Docker, Kubernetes ve diğerleriyle entegre çalışır. Bu sayede container'larınız için HTTPS'i kurup yapılandırmak oldukça kolaydır. + +/// + +Alternatif olarak HTTPS, bir cloud provider'ın sunduğu servislerden biri tarafından da yönetilebilir (uygulama yine container içinde çalışırken). + +## Startup'ta Çalıştırma ve Restart'lar { #running-on-startup-and-restarts } + +Container'ınızı **başlatıp çalıştırmaktan** sorumlu genellikle başka bir araç olur. + +Bu; doğrudan **Docker**, **Docker Compose**, **Kubernetes**, bir **cloud service** vb. olabilir. + +Çoğu (veya tüm) durumda, container'ı startup'ta çalıştırmayı ve hata durumlarında restart'ları etkinleştirmeyi sağlayan basit bir seçenek vardır. Örneğin Docker'da bu, `--restart` komut satırı seçeneğidir. + +Container kullanmadan, uygulamaları startup'ta çalıştırmak ve restart mekanizması eklemek zahmetli ve zor olabilir. Ancak **container'larla çalışırken** çoğu zaman bu işlevler varsayılan olarak hazır gelir. ✨ + +## Replication - Process Sayısı { #replication-number-of-processes } + +Kubernetes, Docker Swarm Mode, Nomad veya benzeri, birden fazla makinede dağıtık container'ları yöneten karmaşık bir sistemle kurulmuş bir cluster'ınız varsa, replication'ı her container içinde bir **process manager** (ör. worker'lı Uvicorn) kullanarak yönetmek yerine, muhtemelen **cluster seviyesinde** ele almak istersiniz. + +Kubernetes gibi dağıtık container yönetim sistemleri, gelen request'ler için **load balancing** desteği sunarken aynı zamanda **container replication**'ını yönetmek için entegre mekanizmalara sahiptir. Hepsi **cluster seviyesinde**. + +Bu tür durumlarda, yukarıda [anlatıldığı gibi](#dockerfile) bağımlılıkları yükleyip **sıfırdan bir Docker image** build etmek ve birden fazla Uvicorn worker kullanmak yerine **tek bir Uvicorn process** çalıştırmak istersiniz. + +### Load Balancer { #load-balancer } + +Container'lar kullanırken, genellikle ana port'ta dinleyen bir bileşen olur. Bu, **HTTPS**'i ele almak için bir **TLS Termination Proxy** olan başka bir container da olabilir ya da benzeri bir araç olabilir. + +Bu bileşen request'lerin **yükünü** alıp worker'lar arasında (umarım) **dengeli** şekilde dağıttığı için yaygın olarak **Load Balancer** diye de adlandırılır. + +/// tip | İpucu + +HTTPS için kullanılan aynı **TLS Termination Proxy** bileşeni muhtemelen bir **Load Balancer** olarak da çalışır. + +/// + +Container'larla çalışırken, onları başlatıp yönettiğiniz sistem; bu **load balancer**'dan (aynı zamanda **TLS Termination Proxy** de olabilir) uygulamanızın bulunduğu container(lar)a **network communication**'ı (ör. HTTP request'leri) iletmek için zaten dahili araçlar sunar. + +### Tek Load Balancer - Çoklu Worker Container { #one-load-balancer-multiple-worker-containers } + +**Kubernetes** veya benzeri dağıtık container yönetim sistemleriyle çalışırken, dahili ağ mekanizmaları sayesinde ana **port**'u dinleyen tek bir **load balancer**, uygulamanızı çalıştıran muhtemelen **birden fazla container**'a request'leri iletebilir. + +Uygulamanızı çalıştıran bu container'ların her birinde normalde **tek bir process** olur (ör. FastAPI uygulamanızı çalıştıran bir Uvicorn process). Hepsi aynı şeyi çalıştıran **özdeş container**'lardır; ancak her birinin kendi process'i, memory'si vb. vardır. Böylece CPU'nun **farklı core**'larında, hatta **farklı makinelerde** paralelleştirmeden yararlanırsınız. + +Load balancer'lı dağıtık sistem, request'leri uygulamanızın bulunduğu container'ların her birine sırayla **dağıtır**. Böylece her request, uygulamanızın birden fazla **replicated container**'ından biri tarafından işlenebilir. + +Ve bu **load balancer** normalde cluster'ınızdaki *diğer* uygulamalara giden request'leri de (ör. farklı bir domain ya da farklı bir URL path prefix altında) yönetebilir ve iletişimi o *diğer* uygulamanın doğru container'larına iletir. + +### Container Başına Tek Process { #one-process-per-container } + +Bu senaryoda, replication'ı zaten cluster seviyesinde yaptığınız için, muhtemelen **container başına tek bir (Uvicorn) process** istersiniz. + +Dolayısıyla bu durumda container içinde `--workers` gibi bir komut satırı seçeneğiyle çoklu worker istemezsiniz. Container başına sadece **tek bir Uvicorn process** istersiniz (ama muhtemelen birden fazla container). + +Container içine ekstra bir process manager koymak (çoklu worker gibi) çoğu zaman zaten cluster sisteminizle çözdüğünüz şeye ek **gereksiz karmaşıklık** katar. + +### Birden Fazla Process'li Container'lar ve Özel Durumlar { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases } + +Elbette bazı **özel durumlarda** bir container içinde birden fazla **Uvicorn worker process** çalıştırmak isteyebilirsiniz. + +Bu durumlarda çalıştırmak istediğiniz worker sayısını `--workers` komut satırı seçeneğiyle ayarlayabilirsiniz: + +```{ .dockerfile .annotate } +FROM python:3.9 + +WORKDIR /code + +COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt + +RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt + +COPY ./app /code/app + +# (1)! +CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--workers", "4"] +``` + +1. Burada worker sayısını 4 yapmak için `--workers` komut satırı seçeneğini kullanıyoruz. + +Bunun mantıklı olabileceği birkaç örnek: + +#### Basit Bir Uygulama { #a-simple-app } + +Uygulamanız tek bir server üzerinde (cluster değil) çalışacak kadar **basitse**, container içinde bir process manager isteyebilirsiniz. + +#### Docker Compose { #docker-compose } + +**Docker Compose** ile **tek bir server**'a (cluster değil) deploy ediyor olabilirsiniz. Bu durumda, paylaşılan ağı ve **load balancing**'i koruyarak container replication'ını (Docker Compose ile) yönetmenin kolay bir yolu olmayabilir. + +Bu durumda, tek bir container içinde **bir process manager** ile **birden fazla worker process** başlatmak isteyebilirsiniz. + +--- + +Ana fikir şu: Bunların **hiçbiri** körü körüne uymanız gereken **değişmez kurallar** değildir. Bu fikirleri, kendi kullanım senaryonuzu **değerlendirmek** ve sisteminiz için en iyi yaklaşımı seçmek için kullanabilirsiniz. Şu kavramları nasıl yöneteceğinize bakarak karar verin: + +* Güvenlik - HTTPS +* Startup'ta çalıştırma +* Restart'lar +* Replication (çalışan process sayısı) +* Memory +* Başlatmadan önceki adımlar + +## Memory { #memory } + +**Container başına tek process** çalıştırırsanız, her container'ın tüketeceği memory miktarı aşağı yukarı tanımlı, stabil ve sınırlı olur (replication varsa birden fazla container için). + +Sonra aynı memory limit ve gereksinimlerini container yönetim sisteminizin (ör. **Kubernetes**) konfigürasyonlarında belirleyebilirsiniz. Böylece sistem; ihtiyaç duyulan memory miktarını ve cluster'daki makinelerde mevcut memory'yi dikkate alarak **uygun makinelerde container'ları replicate edebilir**. + +Uygulamanız **basitse**, muhtemelen bu **bir sorun olmaz** ve katı memory limitleri belirlemeniz gerekmeyebilir. Ancak **çok memory kullanıyorsanız** (ör. **machine learning** modelleriyle), ne kadar memory tükettiğinizi kontrol edip **her makinede** çalışacak **container sayısını** ayarlamalısınız (ve gerekirse cluster'a daha fazla makine eklemelisiniz). + +**Container başına birden fazla process** çalıştırırsanız, başlatılan process sayısının mevcut olandan **fazla memory tüketmediğinden** emin olmanız gerekir. + +## Başlatmadan Önceki Adımlar ve Container'lar { #previous-steps-before-starting-and-containers } + +Container kullanıyorsanız (örn. Docker, Kubernetes), temelde iki yaklaşım vardır. + +### Birden Fazla Container { #multiple-containers } + +**Birden fazla container**'ınız varsa ve muhtemelen her biri **tek process** çalıştırıyorsa (ör. bir **Kubernetes** cluster'ında), replication yapılan worker container'lar çalışmadan **önce**, **başlatmadan önceki adımlar**ın işini yapan **ayrı bir container** kullanmak isteyebilirsiniz (tek container, tek process). + +/// info | Bilgi + +Kubernetes kullanıyorsanız, bu muhtemelen bir Init Container olur. + +/// + +Kullanım senaryonuzda bu adımları **paralel olarak birden fazla kez** çalıştırmak sorun değilse (örneğin veritabanı migration çalıştırmıyor, sadece veritabanı hazır mı diye kontrol ediyorsanız), o zaman her container'da ana process başlamadan hemen önce de çalıştırabilirsiniz. + +### Tek Container { #single-container } + +Basit bir kurulumda; **tek bir container** olup onun içinde birden fazla **worker process** (ya da sadece bir process) başlatıyorsanız, bu adımları aynı container içinde, uygulama process'ini başlatmadan hemen önce çalıştırabilirsiniz. + +### Base Docker Image { #base-docker-image } + +Eskiden resmi bir FastAPI Docker image'ı vardı: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. Ancak artık kullanımdan kaldırıldı (deprecated). ⛔️ + +Muhtemelen bu base Docker image'ını (veya benzeri başka bir image'ı) kullanmamalısınız. + +**Kubernetes** (veya diğerleri) kullanıyor ve cluster seviyesinde birden fazla **container** ile **replication** ayarlıyorsanız, bu durumda yukarıda anlatıldığı gibi **sıfırdan bir image build etmek** daha iyi olur: [FastAPI için Docker Image Oluşturalım](#build-a-docker-image-for-fastapi). + +Ve birden fazla worker gerekiyorsa, sadece `--workers` komut satırı seçeneğini kullanabilirsiniz. + +/// note | Teknik Detaylar + +Bu Docker image, Uvicorn dead worker'ları yönetmeyi ve yeniden başlatmayı desteklemediği dönemde oluşturulmuştu. Bu yüzden Uvicorn ile birlikte Gunicorn kullanmak gerekiyordu; sırf Gunicorn, Uvicorn worker process'lerini yönetip yeniden başlatsın diye oldukça fazla karmaşıklık ekleniyordu. + +Ancak artık Uvicorn (ve `fastapi` komutu) `--workers` kullanımını desteklediğine göre, kendi image'ınızı build etmek yerine bir base Docker image kullanmanın bir nedeni kalmadı (kod miktarı da hemen hemen aynı 😅). + +/// + +## Container Image'ı Deploy Etme { #deploy-the-container-image } + +Bir Container (Docker) Image'ınız olduktan sonra bunu deploy etmenin birkaç yolu vardır. + +Örneğin: + +* Tek bir server'da **Docker Compose** ile +* Bir **Kubernetes** cluster'ı ile +* Docker Swarm Mode cluster'ı ile +* Nomad gibi başka bir araçla +* Container image'ınızı alıp deploy eden bir cloud servisiyle + +## `uv` ile Docker Image { #docker-image-with-uv } + +Projenizi yüklemek ve yönetmek için uv kullanıyorsanız, onların uv Docker rehberini takip edebilirsiniz. + +## Özet { #recap } + +Container sistemleri (örn. **Docker** ve **Kubernetes** ile) kullanınca tüm **deployment kavramları**nı ele almak oldukça kolaylaşır: + +* HTTPS +* Startup'ta çalıştırma +* Restart'lar +* Replication (çalışan process sayısı) +* Memory +* Başlatmadan önceki adımlar + +Çoğu durumda bir base image kullanmak istemezsiniz; bunun yerine resmi Python Docker image'ını temel alarak **sıfırdan bir container image** build edersiniz. + +`Dockerfile` içindeki talimatların **sırasına** ve **Docker cache**'ine dikkat ederek **build sürelerini minimize edebilir**, üretkenliğinizi artırabilirsiniz (ve beklerken sıkılmayı önlersiniz). 😎 diff --git a/docs/tr/docs/deployment/fastapicloud.md b/docs/tr/docs/deployment/fastapicloud.md new file mode 100644 index 000000000..bb861273b --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/fastapicloud.md @@ -0,0 +1,65 @@ +# FastAPI Cloud { #fastapi-cloud } + +FastAPI uygulamanızı FastAPI Cloud'a **tek bir komutla** deploy edebilirsiniz. Henüz yapmadıysanız gidip bekleme listesine katılın. 🚀 + +## Giriş Yapma { #login } + +Önceden bir **FastAPI Cloud** hesabınız olduğundan emin olun (sizi bekleme listesinden davet ettik 😉). + +Ardından giriş yapın: + +
+ +```console +$ fastapi login + +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` + +
+ +## Deploy { #deploy } + +Şimdi uygulamanızı **tek bir komutla** deploy edin: + +
+ +```console +$ fastapi deploy + +Deploying to FastAPI Cloud... + +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +Hepsi bu! Artık uygulamanıza o URL üzerinden erişebilirsiniz. ✨ + +## FastAPI Cloud Hakkında { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud**, **FastAPI**'nin arkasındaki aynı yazar ve ekip tarafından geliştirilmiştir. + +Bir API'yi minimum eforla **geliştirme**, **deploy etme** ve **erişilebilir kılma** sürecini sadeleştirir. + +FastAPI ile uygulama geliştirirken elde ettiğiniz aynı **developer experience**'ı, onları buluta **deploy etmeye** de taşır. 🎉 + +Ayrıca bir uygulamayı deploy ederken ihtiyaç duyacağınız pek çok şeyi de sizin için halleder; örneğin: + +* HTTPS +* Replication (çoğaltma), request'lere göre autoscaling ile +* vb. + +FastAPI Cloud, *FastAPI and friends* açık kaynak projelerinin birincil sponsoru ve finansman sağlayıcısıdır. ✨ + +## Diğer cloud sağlayıcılarına deploy etme { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPI açık kaynaklıdır ve standartlara dayanır. FastAPI uygulamalarını seçtiğiniz herhangi bir cloud sağlayıcısına deploy edebilirsiniz. + +FastAPI uygulamalarını deploy etmek için cloud sağlayıcınızın kendi kılavuzlarını takip edin. 🤓 + +## Kendi server'ınıza deploy etme { #deploy-your-own-server } + +Bu **Deployment** kılavuzunun ilerleyen bölümlerinde tüm detayları da ele alacağız; böylece neler olduğunu, nelerin gerçekleşmesi gerektiğini ve FastAPI uygulamalarını kendi başınıza (kendi server'larınızla da) nasıl deploy edebileceğinizi anlayacaksınız. 🤓 diff --git a/docs/tr/docs/deployment/https.md b/docs/tr/docs/deployment/https.md new file mode 100644 index 000000000..bb70883aa --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/https.md @@ -0,0 +1,231 @@ +# HTTPS Hakkında { #about-https } + +HTTPS’in sadece "açık" ya da "kapalı" olan bir şey olduğunu düşünmek kolaydır. + +Ancak bundan çok daha karmaşıktır. + +/// tip | İpucu + +Aceleniz varsa veya çok da önemsemiyorsanız, her şeyi farklı tekniklerle adım adım kurmak için sonraki bölümlere geçin. + +/// + +Bir kullanıcı gözüyle **HTTPS’in temellerini öğrenmek** için https://howhttps.works/ adresine bakın. + +Şimdi de **geliştirici perspektifinden**, HTTPS hakkında düşünürken akılda tutulması gereken birkaç nokta: + +* HTTPS için **server**’ın, **üçüncü bir taraf** tarafından verilen **"sertifikalara"** sahip olması gerekir. + * Bu sertifikalar aslında üçüncü tarafça "üretilmez", üçüncü taraftan **temin edilir**. +* Sertifikaların bir **geçerlilik süresi** vardır. + * Süresi **dolar**. + * Sonrasında **yenilenmeleri**, üçüncü taraftan **yeniden temin edilmeleri** gerekir. +* Bağlantının şifrelenmesi **TCP seviyesinde** gerçekleşir. + * Bu, **HTTP’nin bir katman altıdır**. + * Dolayısıyla **sertifika ve şifreleme** işlemleri **HTTP’den önce** yapılır. +* **TCP "domain"leri bilmez**. Yalnızca IP adreslerini bilir. + * İstenen **spesifik domain** bilgisi **HTTP verisinin** içindedir. +* **HTTPS sertifikaları** belirli bir **domain**’i "sertifikalandırır"; ancak protokol ve şifreleme TCP seviyesinde, hangi domain ile çalışıldığı **henüz bilinmeden** gerçekleşir. +* **Varsayılan olarak** bu, IP adresi başına yalnızca **bir HTTPS sertifikası** olabileceği anlamına gelir. + * Server’ınız ne kadar büyük olursa olsun ya da üzerindeki her uygulama ne kadar küçük olursa olsun. + * Ancak bunun bir **çözümü** vardır. +* **TLS** protokolüne (TCP seviyesinde, HTTP’den önce şifrelemeyi yapan) eklenen **SNI** adlı bir **extension** vardır. + * Bu SNI extension’ı, tek bir server’ın (tek bir **IP adresiyle**) **birden fazla HTTPS sertifikası** kullanmasına ve **birden fazla HTTPS domain/uygulama** sunmasına izin verir. + * Bunun çalışması için server üzerinde, **public IP adresini** dinleyen tek bir bileşenin (programın) server’daki **tüm HTTPS sertifikalarına** sahip olması gerekir. +* Güvenli bir bağlantı elde edildikten **sonra**, iletişim protokolü **hâlâ HTTP**’dir. + * İçerikler, **HTTP protokolü** ile gönderiliyor olsa bile **şifrelenmiştir**. + +Yaygın yaklaşım, server’da (makine, host vb.) çalışan **tek bir program/HTTP server** bulundurup **HTTPS ile ilgili tüm kısımları** yönetmektir: **şifreli HTTPS request**’leri almak, aynı server’da çalışan gerçek HTTP uygulamasına (bu örnekte **FastAPI** uygulaması) **şifresi çözülmüş HTTP request**’leri iletmek, uygulamadan gelen **HTTP response**’u almak, uygun **HTTPS sertifikası** ile **şifrelemek** ve **HTTPS** ile client’a geri göndermek. Bu server’a çoğu zaman **TLS Termination Proxy** denir. + +TLS Termination Proxy olarak kullanabileceğiniz seçeneklerden bazıları: + +* Traefik (sertifika yenilemelerini de yönetebilir) +* Caddy (sertifika yenilemelerini de yönetebilir) +* Nginx +* HAProxy + +## Let's Encrypt { #lets-encrypt } + +Let's Encrypt’ten önce bu **HTTPS sertifikaları**, güvenilen üçüncü taraflar tarafından satılırdı. + +Bu sertifikalardan birini temin etme süreci zahmetliydi, epey evrak işi gerektirirdi ve sertifikalar oldukça pahalıydı. + +Sonra **Let's Encrypt** ortaya çıktı. + +Linux Foundation’ın bir projesidir. **HTTPS sertifikalarını ücretsiz** ve otomatik bir şekilde sağlar. Bu sertifikalar tüm standart kriptografik güvenliği kullanır ve kısa ömürlüdür (yaklaşık 3 ay). Bu yüzden, ömürleri kısa olduğu için **güvenlik aslında daha iyidir**. + +Domain’ler güvenli şekilde doğrulanır ve sertifikalar otomatik üretilir. Bu sayede sertifikaların yenilenmesini otomatikleştirmek de mümkün olur. + +Amaç, bu sertifikaların temin edilmesi ve yenilenmesini otomatikleştirerek **ücretsiz, kalıcı olarak güvenli HTTPS** sağlamaktır. + +## Geliştiriciler İçin HTTPS { #https-for-developers } + +Burada, bir HTTPS API’nin adım adım nasıl görünebileceğine dair, özellikle geliştiriciler için önemli fikirlere odaklanan bir örnek var. + +### Domain Adı { #domain-name } + +Muhtemelen her şey, bir **domain adı** **temin etmenizle** başlar. Sonra bunu bir DNS server’ında (muhtemelen aynı cloud provider’ınızda) yapılandırırsınız. + +Muhtemelen bir cloud server (virtual machine) ya da benzeri bir şey alırsınız ve bunun fixed bir **public IP adresi** olur. + +DNS server(lar)ında, bir kaydı ("`A record`") **domain**’inizi server’ınızın **public IP adresine** yönlendirecek şekilde yapılandırırsınız. + +Bunu büyük olasılıkla ilk kurulumda, sadece bir kez yaparsınız. + +/// tip | İpucu + +Bu Domain Adı kısmı HTTPS’ten çok daha önce gelir. Ancak her şey domain ve IP adresine bağlı olduğu için burada bahsetmeye değer. + +/// + +### DNS { #dns } + +Şimdi gerçek HTTPS parçalarına odaklanalım. + +Önce tarayıcı, bu örnekte `someapp.example.com` olan domain için **IP**’nin ne olduğunu **DNS server**’larına sorar. + +DNS server’ları tarayıcıya belirli bir **IP adresini** kullanmasını söyler. Bu, DNS server’larında yapılandırdığınız ve server’ınızın kullandığı public IP adresidir. + + + +### TLS Handshake Başlangıcı { #tls-handshake-start } + +Tarayıcı daha sonra bu IP adresiyle **443 portu** (HTTPS portu) üzerinden iletişim kurar. + +İletişimin ilk kısmı, client ile server arasında bağlantıyı kurmak ve hangi kriptografik anahtarların kullanılacağına karar vermek vb. içindir. + + + +Client ile server arasındaki, TLS bağlantısını kurmaya yönelik bu etkileşime **TLS handshake** denir. + +### SNI Extension’ı ile TLS { #tls-with-sni-extension } + +Server’da, belirli bir **IP adresindeki** belirli bir **portu** dinleyen **yalnızca bir process** olabilir. Aynı IP adresinde başka portları dinleyen başka process’ler olabilir, ancak IP+port kombinasyonu başına yalnızca bir tane olur. + +TLS (HTTPS) varsayılan olarak `443` portunu kullanır. Yani ihtiyaç duyacağımız port budur. + +Bu portu yalnızca bir process dinleyebileceği için, bunu yapacak process **TLS Termination Proxy** olur. + +TLS Termination Proxy, bir ya da daha fazla **TLS sertifikasına** (HTTPS sertifikası) erişebilir. + +Yukarıda bahsettiğimiz **SNI extension**’ını kullanarak TLS Termination Proxy, bu bağlantı için elindeki TLS (HTTPS) sertifikalarından hangisini kullanacağını kontrol eder; client’ın beklediği domain ile eşleşen sertifikayı seçer. + +Bu örnekte `someapp.example.com` sertifikasını kullanır. + + + +Client, bu TLS sertifikasını üreten kuruluşa zaten **güvenir** (bu örnekte Let's Encrypt; birazdan ona da geleceğiz). Bu sayede sertifikanın geçerli olduğunu **doğrulayabilir**. + +Ardından client ve TLS Termination Proxy, sertifikayı kullanarak **TCP iletişiminin geri kalanını nasıl şifreleyeceklerine** karar verir. Böylece **TLS Handshake** kısmı tamamlanır. + +Bundan sonra client ve server arasında **şifreli bir TCP bağlantısı** vardır; TLS’in sağladığı şey budur. Sonra bu bağlantıyı kullanarak gerçek **HTTP iletişimini** başlatabilirler. + +Ve **HTTPS** de tam olarak budur: şifrelenmemiş bir TCP bağlantısı yerine, **güvenli bir TLS bağlantısının içinde** düz **HTTP**’dir. + +/// tip | İpucu + +Şifrelemenin HTTP seviyesinde değil, **TCP seviyesinde** gerçekleştiğine dikkat edin. + +/// + +### HTTPS Request { #https-request } + +Artık client ile server (özellikle tarayıcı ile TLS Termination Proxy) arasında **şifreli bir TCP bağlantısı** olduğuna göre, **HTTP iletişimi** başlayabilir. + +Dolayısıyla client bir **HTTPS request** gönderir. Bu, şifreli bir TLS bağlantısı üzerinden giden bir HTTP request’tir. + + + +### Request’in Şifresini Çözme { #decrypt-the-request } + +TLS Termination Proxy, üzerinde anlaşılan şifrelemeyi kullanarak **request’in şifresini çözer** ve **düz (şifresi çözülmüş) HTTP request**’i uygulamayı çalıştıran process’e iletir (ör. FastAPI uygulamasını çalıştıran Uvicorn process’i). + + + +### HTTP Response { #http-response } + +Uygulama request’i işler ve TLS Termination Proxy’ye **düz (şifrelenmemiş) bir HTTP response** gönderir. + + + +### HTTPS Response { #https-response } + +TLS Termination Proxy daha sonra response’u, daha önce üzerinde anlaşılan kriptografi ile (başlangıcı `someapp.example.com` sertifikasına dayanan) **şifreler** ve tarayıcıya geri gönderir. + +Sonrasında tarayıcı response’un geçerli olduğunu ve doğru kriptografik anahtarla şifrelendiğini doğrular vb. Ardından **response’un şifresini çözer** ve işler. + + + +Client (tarayıcı), response’un doğru server’dan geldiğini bilir; çünkü daha önce **HTTPS sertifikası** ile üzerinde anlaştıkları kriptografiyi kullanmaktadır. + +### Birden Fazla Uygulama { #multiple-applications } + +Aynı server’da (veya server’larda) örneğin başka API programları ya da bir veritabanı gibi **birden fazla uygulama** olabilir. + +Belirli IP ve port kombinasyonunu yalnızca bir process yönetebilir (örneğimizde TLS Termination Proxy). Ancak diğer uygulamalar/process’ler, aynı **public IP + port kombinasyonunu** kullanmaya çalışmadıkları sürece server(lar)da çalışabilir. + + + +Bu şekilde TLS Termination Proxy, birden fazla uygulama için **birden fazla domain**’in HTTPS ve sertifika işlerini yönetebilir ve her durumda request’leri doğru uygulamaya iletebilir. + +### Sertifika Yenileme { #certificate-renewal } + +Gelecekte bir noktada, her sertifikanın süresi **dolar** (temin edildikten yaklaşık 3 ay sonra). + +Ardından başka bir program (bazı durumlarda ayrı bir programdır, bazı durumlarda aynı TLS Termination Proxy olabilir) Let's Encrypt ile konuşup sertifika(ları) yeniler. + + + +**TLS sertifikaları** bir IP adresiyle değil, **domain adıyla ilişkilidir**. + +Bu yüzden sertifikaları yenilemek için, yenileme programı otoriteye (Let's Encrypt) gerçekten o domain’i **"sahiplendiğini" ve kontrol ettiğini** **kanıtlamalıdır**. + +Bunu yapmak ve farklı uygulama ihtiyaçlarını karşılamak için birden fazla yöntem vardır. Yaygın yöntemlerden bazıları: + +* Bazı **DNS kayıtlarını değiştirmek**. + * Bunun için yenileme programının DNS provider API’lerini desteklemesi gerekir. Dolayısıyla kullandığınız DNS provider’a bağlı olarak bu seçenek mümkün de olabilir, olmayabilir de. +* Domain ile ilişkili public IP adresinde **server olarak çalışmak** (en azından sertifika temin sürecinde). + * Yukarıda söylediğimiz gibi, belirli bir IP ve portu yalnızca bir process dinleyebilir. + * Bu, aynı TLS Termination Proxy’nin sertifika yenileme sürecini de yönetmesinin neden çok faydalı olduğunun sebeplerinden biridir. + * Aksi halde TLS Termination Proxy’yi kısa süreliğine durdurmanız, sertifikaları temin etmek için yenileme programını başlatmanız, sonra bunları TLS Termination Proxy ile yapılandırmanız ve ardından TLS Termination Proxy’yi tekrar başlatmanız gerekebilir. Bu ideal değildir; çünkü TLS Termination Proxy kapalıyken uygulama(lar)ınıza erişilemez. + +Uygulamayı servis etmeye devam ederken tüm bu yenileme sürecini yönetebilmek, TLS sertifikalarını doğrudan uygulama server’ıyla (örn. Uvicorn) kullanmak yerine, TLS Termination Proxy ile HTTPS’i yönetecek **ayrı bir sistem** istemenizin başlıca nedenlerinden biridir. + +## Proxy Forwarded Headers { #proxy-forwarded-headers } + +HTTPS’i bir proxy ile yönetirken, **application server**’ınız (örneğin FastAPI CLI üzerinden Uvicorn) HTTPS süreci hakkında hiçbir şey bilmez; **TLS Termination Proxy** ile düz HTTP üzerinden iletişim kurar. + +Bu **proxy** normalde request’i **application server**’a iletmeden önce, request’in proxy tarafından **forward** edildiğini application server’a bildirmek için bazı HTTP header’larını anlık olarak ekler. + +/// note | Teknik Detaylar + +Proxy header’ları şunlardır: + +* X-Forwarded-For +* X-Forwarded-Proto +* X-Forwarded-Host + +/// + +Buna rağmen **application server**, güvenilen bir **proxy** arkasında olduğunu bilmediği için varsayılan olarak bu header’lara güvenmez. + +Ancak **application server**’ı, **proxy**’nin gönderdiği *forwarded* header’larına güvenecek şekilde yapılandırabilirsiniz. FastAPI CLI kullanıyorsanız, hangi IP’lerden gelen *forwarded* header’lara güvenmesi gerektiğini söylemek için *CLI Option* `--forwarded-allow-ips` seçeneğini kullanabilirsiniz. + +Örneğin **application server** yalnızca güvenilen **proxy**’den iletişim alıyorsa, yalnızca **proxy**’nin kullandığı IP’den request alacağı için `--forwarded-allow-ips="*"` ayarlayıp gelen tüm IP’lere güvenmesini sağlayabilirsiniz. + +Bu sayede uygulama kendi public URL’inin ne olduğunu, HTTPS kullanıp kullanmadığını, domain’i vb. bilebilir. + +Bu, örneğin redirect’leri doğru şekilde yönetmek için faydalıdır. + +/// tip | İpucu + +Bununla ilgili daha fazlasını [Behind a Proxy - Enable Proxy Forwarded Headers](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers){.internal-link target=_blank} dokümantasyonunda öğrenebilirsiniz. + +/// + +## Özet { #recap } + +**HTTPS** kullanmak çok önemlidir ve çoğu durumda oldukça **kritiktir**. Geliştirici olarak HTTPS etrafında harcadığınız çabanın büyük kısmı, aslında **bu kavramları** ve nasıl çalıştıklarını **anlamaktır**. + +Ancak **geliştiriciler için HTTPS**’in temel bilgilerini öğrendikten sonra, her şeyi basitçe yönetmek için farklı araçları kolayca birleştirip yapılandırabilirsiniz. + +Sonraki bölümlerin bazılarında, **FastAPI** uygulamaları için **HTTPS**’i nasıl kuracağınıza dair birkaç somut örnek göstereceğim. 🔒 diff --git a/docs/tr/docs/deployment/manually.md b/docs/tr/docs/deployment/manually.md new file mode 100644 index 000000000..561ba8677 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/manually.md @@ -0,0 +1,157 @@ +# Bir Sunucuyu Manuel Olarak Çalıştırın { #run-a-server-manually } + +## `fastapi run` Komutunu Kullanın { #use-the-fastapi-run-command } + +Kısacası, FastAPI uygulamanızı sunmak için `fastapi run` kullanın: + +
+ +```console +$ fastapi run main.py + + FastAPI Starting production server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://0.0.0.0:8000 + server Documentation at http://0.0.0.0:8000/docs + + Logs: + + INFO Started server process [2306215] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. + INFO Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C + to quit) +``` + +
+ +Bu, çoğu durumda işinizi görür. 😎 + +Örneğin bu komutu, **FastAPI** app'inizi bir container içinde, bir sunucuda vb. başlatmak için kullanabilirsiniz. + +## ASGI Sunucuları { #asgi-servers } + +Şimdi biraz daha detaya inelim. + +FastAPI, Python web framework'leri ve sunucularını inşa etmek için kullanılan ASGI adlı bir standardı kullanır. FastAPI bir ASGI web framework'üdür. + +Uzak bir sunucu makinesinde **FastAPI** uygulamasını (veya herhangi bir ASGI uygulamasını) çalıştırmak için gereken ana şey, **Uvicorn** gibi bir ASGI server programıdır. `fastapi` komutuyla varsayılan olarak gelen de budur. + +Buna alternatif birkaç seçenek daha vardır, örneğin: + +* Uvicorn: yüksek performanslı bir ASGI server. +* Hypercorn: diğer özelliklerin yanında HTTP/2 ve Trio ile uyumlu bir ASGI server. +* Daphne: Django Channels için geliştirilmiş ASGI server. +* Granian: Python uygulamaları için bir Rust HTTP server. +* NGINX Unit: NGINX Unit, hafif ve çok yönlü bir web uygulaması runtime'ıdır. + +## Sunucu Makinesi ve Sunucu Programı { #server-machine-and-server-program } + +İsimlendirme konusunda akılda tutulması gereken küçük bir detay var. 💡 + +"**server**" kelimesi yaygın olarak hem uzak/bulut bilgisayarı (fiziksel veya sanal makine) hem de o makinede çalışan programı (ör. Uvicorn) ifade etmek için kullanılır. + +Dolayısıyla genel olarak "server" dendiğinde, bu iki şeyden birini kast ediyor olabilir. + +Uzak makineden bahsederken genelde **server** denir; ayrıca **machine**, **VM** (virtual machine), **node** ifadeleri de kullanılır. Bunların hepsi, genellikle Linux çalıştıran ve üzerinde programlarınızı çalıştırdığınız bir tür uzak makineyi ifade eder. + +## Sunucu Programını Yükleyin { #install-the-server-program } + +FastAPI'yi kurduğunuzda, production sunucusu olarak Uvicorn da beraberinde gelir ve bunu `fastapi run` komutuyla başlatabilirsiniz. + +Ancak bir ASGI server'ı manuel olarak da kurabilirsiniz. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, etkinleştirdiğinizden emin olun; ardından server uygulamasını kurabilirsiniz. + +Örneğin Uvicorn'u kurmak için: + +
+ +```console +$ pip install "uvicorn[standard]" + +---> 100% +``` + +
+ +Benzer bir süreç, diğer ASGI server programlarının tamamı için de geçerlidir. + +/// tip | İpucu + +`standard` eklediğinizde Uvicorn, önerilen bazı ek bağımlılıkları kurar ve kullanır. + +Bunlara, `asyncio` için yüksek performanslı bir drop-in replacement olan ve concurrency performansını ciddi şekilde artıran `uvloop` da dahildir. + +FastAPI'yi `pip install "fastapi[standard]"` gibi bir şekilde kurduğunuzda `uvicorn[standard]` da zaten kurulmuş olur. + +/// + +## Sunucu Programını Çalıştırın { #run-the-server-program } + +Bir ASGI server'ı manuel olarak kurduysanız, FastAPI uygulamanızı import edebilmesi için genellikle özel bir formatta bir import string geçirmeniz gerekir: + +
+ +```console +$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80 + +INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +/// note | Not + +`uvicorn main:app` komutu şunları ifade eder: + +* `main`: `main.py` dosyası (Python "module"). +* `app`: `main.py` içinde `app = FastAPI()` satırıyla oluşturulan nesne. + +Şununla eşdeğerdir: + +```Python +from main import app +``` + +/// + +Her alternatif ASGI server programı için benzer bir komut bulunur; daha fazlası için ilgili dokümantasyonlarına bakabilirsiniz. + +/// warning | Uyarı + +Uvicorn ve diğer sunucular, geliştirme sırasında faydalı olan `--reload` seçeneğini destekler. + +`--reload` seçeneği çok daha fazla kaynak tüketir, daha kararsızdır vb. + +**Geliştirme** sırasında çok yardımcı olur, ancak **production** ortamında kullanmamalısınız. + +/// + +## Deployment Kavramları { #deployment-concepts } + +Bu örnekler server programını (ör. Uvicorn) çalıştırır; **tek bir process** başlatır, tüm IP'lerde (`0.0.0.0`) ve önceden belirlenmiş bir port'ta (ör. `80`) dinler. + +Temel fikir budur. Ancak muhtemelen şunlar gibi bazı ek konularla da ilgilenmek isteyeceksiniz: + +* Güvenlik - HTTPS +* Açılışta çalıştırma +* Yeniden başlatmalar +* Replikasyon (çalışan process sayısı) +* Bellek +* Başlatmadan önceki adımlar + +Sonraki bölümlerde bu kavramların her birini nasıl düşünmeniz gerektiğini ve bunlarla başa çıkmak için kullanabileceğiniz somut örnekleri/stratejileri anlatacağım. 🚀 diff --git a/docs/tr/docs/deployment/server-workers.md b/docs/tr/docs/deployment/server-workers.md new file mode 100644 index 000000000..faae4ef92 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/server-workers.md @@ -0,0 +1,139 @@ +# Server Workers - Worker'larla Uvicorn { #server-workers-uvicorn-with-workers } + +Önceki bölümlerde bahsettiğimiz deployment kavramlarına tekrar bakalım: + +* Güvenlik - HTTPS +* Başlangıçta çalıştırma +* Yeniden başlatmalar +* **Replikasyon (çalışan process sayısı)** +* Bellek +* Başlatmadan önceki adımlar + +Bu noktaya kadar, dokümantasyondaki tüm tutorial'larla muhtemelen bir **server programı** çalıştırıyordunuz; örneğin Uvicorn'u çalıştıran `fastapi` komutunu kullanarak ve **tek bir process** ile. + +Uygulamaları deploy ederken, **çok çekirdekten (multiple cores)** faydalanmak ve daha fazla request'i karşılayabilmek için büyük olasılıkla **process replikasyonu** (birden fazla process) isteyeceksiniz. + +[Daha önceki Deployment Concepts](concepts.md){.internal-link target=_blank} bölümünde gördüğünüz gibi, kullanabileceğiniz birden fazla strateji var. + +Burada, `fastapi` komutunu kullanarak ya da `uvicorn` komutunu doğrudan çalıştırarak **worker process**'lerle **Uvicorn**'u nasıl kullanacağınızı göstereceğim. + +/// info | Bilgi + +Container kullanıyorsanız (örneğin Docker veya Kubernetes ile), bununla ilgili daha fazlasını bir sonraki bölümde anlatacağım: [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}. + +Özellikle **Kubernetes** üzerinde çalıştırırken, büyük olasılıkla worker kullanmak **istemeyeceksiniz**; bunun yerine **container başına tek bir Uvicorn process** çalıştırmak daha uygundur. Ancak bunu da o bölümde detaylandıracağım. + +/// + +## Birden Fazla Worker { #multiple-workers } + +Komut satırında `--workers` seçeneğiyle birden fazla worker başlatabilirsiniz: + +//// tab | `fastapi` + +`fastapi` komutunu kullanıyorsanız: + +
+ +```console +$ fastapi run --workers 4 main.py + + FastAPI Starting production server 🚀 + + Searching for package file structure from directories with + __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with the + following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://0.0.0.0:8000 + server Documentation at http://0.0.0.0:8000/docs + + Logs: + + INFO Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to + quit) + INFO Started parent process [27365] + INFO Started server process [27368] + INFO Started server process [27369] + INFO Started server process [27370] + INFO Started server process [27367] + INFO Waiting for application startup. + INFO Waiting for application startup. + INFO Waiting for application startup. + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. + INFO Application startup complete. + INFO Application startup complete. + INFO Application startup complete. +``` + +
+ +//// + +//// tab | `uvicorn` + +`uvicorn` komutunu doğrudan kullanmayı tercih ederseniz: + +
+ +```console +$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4 +INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) +INFO: Started parent process [27365] +INFO: Started server process [27368] +INFO: Waiting for application startup. +INFO: Application startup complete. +INFO: Started server process [27369] +INFO: Waiting for application startup. +INFO: Application startup complete. +INFO: Started server process [27370] +INFO: Waiting for application startup. +INFO: Application startup complete. +INFO: Started server process [27367] +INFO: Waiting for application startup. +INFO: Application startup complete. +``` + +
+ +//// + +Buradaki tek yeni seçenek `--workers`; bu seçenek Uvicorn'a 4 adet worker process başlatmasını söyler. + +Ayrıca her process'in **PID**'inin gösterildiğini de görebilirsiniz: parent process için `27365` (bu **process manager**), her worker process için de bir PID: `27368`, `27369`, `27370` ve `27367`. + +## Deployment Kavramları { #deployment-concepts } + +Burada, uygulamanın çalışmasını **paralelleştirmek**, CPU'daki **çok çekirdekten** yararlanmak ve **daha fazla request** karşılayabilmek için birden fazla **worker**'ı nasıl kullanacağınızı gördünüz. + +Yukarıdaki deployment kavramları listesinden, worker kullanımı ağırlıklı olarak **replikasyon** kısmına yardımcı olur, ayrıca **yeniden başlatmalar** konusunda da az da olsa katkı sağlar. Ancak diğerlerini yine sizin yönetmeniz gerekir: + +* **Güvenlik - HTTPS** +* **Başlangıçta çalıştırma** +* ***Yeniden başlatmalar*** +* Replikasyon (çalışan process sayısı) +* **Bellek** +* **Başlatmadan önceki adımlar** + +## Container'lar ve Docker { #containers-and-docker } + +Bir sonraki bölümde, [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank} üzerinden diğer **deployment kavramlarını** ele almak için kullanabileceğiniz bazı stratejileri anlatacağım. + +Tek bir Uvicorn process çalıştıracak şekilde **sıfırdan kendi image'ınızı oluşturmayı** göstereceğim. Bu oldukça basit bir süreçtir ve **Kubernetes** gibi dağıtık bir container yönetim sistemi kullanırken büyük olasılıkla yapmak isteyeceğiniz şey de budur. + +## Özet { #recap } + +**Çok çekirdekli CPU**'lardan faydalanmak ve **birden fazla process'i paralel** çalıştırmak için `fastapi` veya `uvicorn` komutlarıyla `--workers` CLI seçeneğini kullanarak birden fazla worker process çalıştırabilirsiniz. + +Diğer deployment kavramlarını da kendiniz ele alarak **kendi deployment sisteminizi** kuruyorsanız, bu araçları ve fikirleri kullanabilirsiniz. + +Container'larla (örn. Docker ve Kubernetes) **FastAPI**'yi öğrenmek için bir sonraki bölüme göz atın. Bu araçların, diğer **deployment kavramlarını** çözmek için de basit yöntemleri olduğunu göreceksiniz. ✨ diff --git a/docs/tr/docs/deployment/versions.md b/docs/tr/docs/deployment/versions.md new file mode 100644 index 000000000..c3fb5d9bd --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/deployment/versions.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# FastAPI Sürümleri Hakkında { #about-fastapi-versions } + +**FastAPI** hâlihazırda birçok uygulama ve sistemde production ortamında kullanılmaktadır. Ayrıca test kapsamı %100 seviyesinde tutulmaktadır. Ancak geliştirme süreci hâlâ hızlı şekilde ilerlemektedir. + +Yeni özellikler sık sık eklenir, bug'lar düzenli olarak düzeltilir ve kod sürekli iyileştirilmektedir. + +Bu yüzden mevcut sürümler hâlâ `0.x.x` şeklindedir; bu da her sürümde breaking change olma ihtimalini yansıtır. Bu yaklaşım Semantic Versioning kurallarını takip eder. + +Şu anda **FastAPI** ile production uygulamaları geliştirebilirsiniz (muhtemelen bir süredir yapıyorsunuz da); sadece kodunuzun geri kalanıyla doğru çalışan bir sürüm kullandığınızdan emin olmanız gerekir. + +## `fastapi` sürümünü sabitleyin { #pin-your-fastapi-version } + +İlk yapmanız gereken, kullandığınız **FastAPI** sürümünü uygulamanızla doğru çalıştığını bildiğiniz belirli bir güncel sürüme "sabitlemek" (pinlemek) olmalı. + +Örneğin, uygulamanızda `0.112.0` sürümünü kullandığınızı varsayalım. + +`requirements.txt` dosyası kullanıyorsanız sürümü şöyle belirtebilirsiniz: + +```txt +fastapi[standard]==0.112.0 +``` + +Bu, tam olarak `0.112.0` sürümünü kullanacağınız anlamına gelir. + +Ya da şu şekilde de sabitleyebilirsiniz: + +```txt +fastapi[standard]>=0.112.0,<0.113.0 +``` + +Bu da `0.112.0` ve üzeri, ama `0.113.0` altındaki sürümleri kullanacağınız anlamına gelir; örneğin `0.112.2` gibi bir sürüm de kabul edilir. + +Kurulumları yönetmek için `uv`, Poetry, Pipenv gibi başka bir araç (veya benzerleri) kullanıyorsanız, bunların hepsinde paketler için belirli sürümler tanımlamanın bir yolu vardır. + +## Mevcut sürümler { #available-versions } + +Mevcut sürümleri (ör. en güncel son sürümün hangisi olduğunu kontrol etmek için) [Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=_blank} sayfasında görebilirsiniz. + +## Sürümler Hakkında { #about-versions } + +Semantic Versioning kurallarına göre, `1.0.0` altındaki herhangi bir sürüm breaking change içerebilir. + +FastAPI ayrıca "PATCH" sürüm değişikliklerinin bug fix'ler ve breaking olmayan değişiklikler için kullanılması kuralını da takip eder. + +/// tip | İpucu + +"PATCH" son sayıdır. Örneğin `0.2.3` içinde PATCH sürümü `3`'tür. + +/// + +Dolayısıyla şu şekilde bir sürüme sabitleyebilmelisiniz: + +```txt +fastapi>=0.45.0,<0.46.0 +``` + +Breaking change'ler ve yeni özellikler "MINOR" sürümlerde eklenir. + +/// tip | İpucu + +"MINOR" ortadaki sayıdır. Örneğin `0.2.3` içinde MINOR sürümü `2`'dir. + +/// + +## FastAPI Sürümlerini Yükseltme { #upgrading-the-fastapi-versions } + +Uygulamanız için test'ler eklemelisiniz. + +**FastAPI** ile bu çok kolaydır (Starlette sayesinde). Dokümantasyona bakın: [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} + +Test'leriniz olduktan sonra **FastAPI** sürümünü daha yeni bir sürüme yükseltebilir ve test'lerinizi çalıştırarak tüm kodunuzun doğru çalıştığından emin olabilirsiniz. + +Her şey çalışıyorsa (ya da gerekli değişiklikleri yaptıktan sonra) ve tüm test'leriniz geçiyorsa, `fastapi` sürümünü o yeni sürüme sabitleyebilirsiniz. + +## Starlette Hakkında { #about-starlette } + +`starlette` sürümünü sabitlememelisiniz. + +**FastAPI**'nin farklı sürümleri, Starlette'in belirli (daha yeni) bir sürümünü kullanır. + +Bu yüzden **FastAPI**'nin doğru Starlette sürümünü kullanmasına izin verebilirsiniz. + +## Pydantic Hakkında { #about-pydantic } + +Pydantic, **FastAPI** için olan test'leri kendi test'lerinin içine dahil eder; bu yüzden Pydantic'in yeni sürümleri (`1.0.0` üzeri) her zaman FastAPI ile uyumludur. + +Pydantic'i sizin için çalışan `1.0.0` üzerindeki herhangi bir sürüme sabitleyebilirsiniz. + +Örneğin: + +```txt +pydantic>=2.7.0,<3.0.0 +``` diff --git a/docs/tr/docs/environment-variables.md b/docs/tr/docs/environment-variables.md new file mode 100644 index 000000000..e4f769a16 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/environment-variables.md @@ -0,0 +1,298 @@ +# Ortam Değişkenleri { #environment-variables } + +/// tip | İpucu + +"Ortam değişkenleri"nin ne olduğunu ve nasıl kullanılacağını zaten biliyorsanız, bu bölümü atlayabilirsiniz. + +/// + +Ortam değişkeni (genelde "**env var**" olarak da anılır), Python kodunun **dışında**, **işletim sistemi** seviyesinde bulunan ve Python kodunuz (veya diğer programlar) tarafından okunabilen bir değişkendir. + +Ortam değişkenleri; uygulama **ayarları**nı yönetmek, Python’un **kurulumu**nun bir parçası olarak konfigürasyon yapmak vb. durumlarda işe yarar. + +## Env Var Oluşturma ve Kullanma { #create-and-use-env-vars } + +Python’a ihtiyaç duymadan, **shell (terminal)** içinde ortam değişkenleri **oluşturabilir** ve kullanabilirsiniz: + +//// tab | Linux, macOS, Windows Bash + +
+ +```console +// You could create an env var MY_NAME with +$ export MY_NAME="Wade Wilson" + +// Then you could use it with other programs, like +$ echo "Hello $MY_NAME" + +Hello Wade Wilson +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows PowerShell + +
+ +```console +// Create an env var MY_NAME +$ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson" + +// Use it with other programs, like +$ echo "Hello $Env:MY_NAME" + +Hello Wade Wilson +``` + +
+ +//// + +## Python’da env var Okuma { #read-env-vars-in-python } + +Ortam değişkenlerini Python’un **dışında** (terminalde veya başka bir yöntemle) oluşturup daha sonra **Python’da okuyabilirsiniz**. + +Örneğin `main.py` adında bir dosyanız şöyle olabilir: + +```Python hl_lines="3" +import os + +name = os.getenv("MY_NAME", "World") +print(f"Hello {name} from Python") +``` + +/// tip | İpucu + +`os.getenv()` fonksiyonunun ikinci argümanı, bulunamadığında döndürülecek varsayılan (default) değerdir. + +Verilmezse varsayılan olarak `None` olur; burada varsayılan değer olarak `"World"` verdik. + +/// + +Sonrasında bu Python programını çalıştırabilirsiniz: + +//// tab | Linux, macOS, Windows Bash + +
+ +```console +// Here we don't set the env var yet +$ python main.py + +// As we didn't set the env var, we get the default value + +Hello World from Python + +// But if we create an environment variable first +$ export MY_NAME="Wade Wilson" + +// And then call the program again +$ python main.py + +// Now it can read the environment variable + +Hello Wade Wilson from Python +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows PowerShell + +
+ +```console +// Here we don't set the env var yet +$ python main.py + +// As we didn't set the env var, we get the default value + +Hello World from Python + +// But if we create an environment variable first +$ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson" + +// And then call the program again +$ python main.py + +// Now it can read the environment variable + +Hello Wade Wilson from Python +``` + +
+ +//// + +Ortam değişkenleri kodun dışında ayarlanabildiği, ama kod tarafından okunabildiği ve dosyalarla birlikte saklanmasının (ör. `git`’e commit edilmesinin) gerekmediği için, konfigürasyon veya **ayarlar** için sıkça kullanılır. + +Ayrıca, bir ortam değişkenini yalnızca **belirli bir program çalıştırımı** için oluşturabilirsiniz; bu değişken sadece o program tarafından, sadece o çalıştırma süresince kullanılabilir. + +Bunu yapmak için, program komutunun hemen öncesinde ve aynı satırda tanımlayın: + +
+ +```console +// Create an env var MY_NAME in line for this program call +$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py + +// Now it can read the environment variable + +Hello Wade Wilson from Python + +// The env var no longer exists afterwards +$ python main.py + +Hello World from Python +``` + +
+ +/// tip | İpucu + +Bu konuyla ilgili daha fazlasını The Twelve-Factor App: Config bölümünde okuyabilirsiniz. + +/// + +## Tipler ve Doğrulama { #types-and-validation } + +Bu ortam değişkenleri yalnızca **metin string**’lerini taşıyabilir. Çünkü Python’un dışındadırlar ve diğer programlarla, sistemin geri kalanıyla (hatta Linux, Windows, macOS gibi farklı işletim sistemleriyle) uyumlu olmak zorundadırlar. + +Bu, Python’da bir ortam değişkeninden okunan **her değerin `str` olacağı** anlamına gelir. Farklı bir tipe dönüştürme veya doğrulama işlemleri kod içinde yapılmalıdır. + +Uygulama **ayarları**nı yönetmek için ortam değişkenlerini kullanmayı, [İleri Seviye Kullanıcı Rehberi - Ayarlar ve Ortam Değişkenleri](./advanced/settings.md){.internal-link target=_blank} bölümünde daha detaylı öğreneceksiniz. + +## `PATH` Ortam Değişkeni { #path-environment-variable } + +İşletim sistemlerinin (Linux, macOS, Windows) çalıştırılacak programları bulmak için kullandığı **özel** bir ortam değişkeni vardır: **`PATH`**. + +`PATH` değişkeninin değeri uzun bir string’dir; Linux ve macOS’te dizinler iki nokta üst üste `:` ile, Windows’ta ise noktalı virgül `;` ile ayrılır. + +Örneğin `PATH` ortam değişkeni şöyle görünebilir: + +//// tab | Linux, macOS + +```plaintext +/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin +``` + +Bu, sistemin şu dizinlerde program araması gerektiği anlamına gelir: + +* `/usr/local/bin` +* `/usr/bin` +* `/bin` +* `/usr/sbin` +* `/sbin` + +//// + +//// tab | Windows + +```plaintext +C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32 +``` + +Bu, sistemin şu dizinlerde program araması gerektiği anlamına gelir: + +* `C:\Program Files\Python312\Scripts` +* `C:\Program Files\Python312` +* `C:\Windows\System32` + +//// + +Terminalde bir **komut** yazdığınızda, işletim sistemi `PATH` ortam değişkeninde listelenen **bu dizinlerin her birinde** programı **arar**. + +Örneğin terminalde `python` yazdığınızda, işletim sistemi bu listedeki **ilk dizinde** `python` adlı bir program arar. + +Bulursa **onu kullanır**. Bulamazsa **diğer dizinlerde** aramaya devam eder. + +### Python Kurulumu ve `PATH`’in Güncellenmesi { #installing-python-and-updating-the-path } + +Python’u kurarken, `PATH` ortam değişkenini güncellemek isteyip istemediğiniz sorulabilir. + +//// tab | Linux, macOS + +Diyelim ki Python’u kurdunuz ve `/opt/custompython/bin` dizinine yüklendi. + +`PATH` ortam değişkenini güncellemeyi seçerseniz, kurulum aracı `/opt/custompython/bin` yolunu `PATH` ortam değişkenine ekler. + +Şöyle görünebilir: + +```plaintext +/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin +``` + +Böylece terminalde `python` yazdığınızda, sistem `/opt/custompython/bin` (son dizin) içindeki Python programını bulur ve onu kullanır. + +//// + +//// tab | Windows + +Diyelim ki Python’u kurdunuz ve `C:\opt\custompython\bin` dizinine yüklendi. + +`PATH` ortam değişkenini güncellemeyi seçerseniz, kurulum aracı `C:\opt\custompython\bin` yolunu `PATH` ortam değişkenine ekler. + +```plaintext +C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32;C:\opt\custompython\bin +``` + +Böylece terminalde `python` yazdığınızda, sistem `C:\opt\custompython\bin` (son dizin) içindeki Python programını bulur ve onu kullanır. + +//// + +Yani şunu yazarsanız: + +
+ +```console +$ python +``` + +
+ +//// tab | Linux, macOS + +Sistem `python` programını `/opt/custompython/bin` içinde **bulur** ve çalıştırır. + +Bu, kabaca şunu yazmaya denktir: + +
+ +```console +$ /opt/custompython/bin/python +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows + +Sistem `python` programını `C:\opt\custompython\bin\python` içinde **bulur** ve çalıştırır. + +Bu, kabaca şunu yazmaya denktir: + +
+ +```console +$ C:\opt\custompython\bin\python +``` + +
+ +//// + +Bu bilgiler, [Virtual Environments](virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} konusunu öğrenirken işinize yarayacak. + +## Sonuç { #conclusion } + +Buraya kadar **ortam değişkenleri**nin ne olduğuna ve Python’da nasıl kullanılacağına dair temel bir fikir edinmiş olmalısınız. + +Ayrıca Wikipedia for Environment Variable sayfasından daha fazlasını da okuyabilirsiniz. + +Çoğu zaman ortam değişkenlerinin hemen nasıl işe yarayacağı ilk bakışta çok net olmayabilir. Ancak geliştirme yaparken birçok farklı senaryoda tekrar tekrar karşınıza çıkarlar; bu yüzden bunları bilmek faydalıdır. + +Örneğin bir sonraki bölümde, [Virtual Environments](virtual-environments.md) konusunda bu bilgilere ihtiyaç duyacaksınız. diff --git a/docs/tr/docs/fastapi-cli.md b/docs/tr/docs/fastapi-cli.md new file mode 100644 index 000000000..4680d4bb6 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/fastapi-cli.md @@ -0,0 +1,75 @@ +# FastAPI CLI { #fastapi-cli } + +**FastAPI CLI**, FastAPI uygulamanızı servis etmek, FastAPI projenizi yönetmek ve daha fazlası için kullanabileceğiniz bir komut satırı programıdır. + +FastAPI'yi kurduğunuzda (ör. `pip install "fastapi[standard]"`), beraberinde `fastapi-cli` adlı bir paket de gelir; bu paket terminalde `fastapi` komutunu sağlar. + +FastAPI uygulamanızı geliştirme için çalıştırmak üzere `fastapi dev` komutunu kullanabilirsiniz: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + + FastAPI Starting development server 🚀 + + Searching for package file structure from directories with + __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with the + following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to + quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. +``` + +
+ +`fastapi` adlı bu komut satırı programı, **FastAPI CLI**'dır. + +FastAPI CLI, Python programınızın path'ini (ör. `main.py`) alır; `FastAPI` instance'ını (genellikle `app` olarak adlandırılır) otomatik olarak tespit eder, doğru import sürecini belirler ve ardından uygulamayı servis eder. + +Production için bunun yerine `fastapi run` kullanırsınız. 🚀 + +İçeride **FastAPI CLI**, yüksek performanslı, production'a hazır bir ASGI server olan Uvicorn'u kullanır. 😎 + +## `fastapi dev` { #fastapi-dev } + +`fastapi dev` çalıştırmak, geliştirme modunu başlatır. + +Varsayılan olarak **auto-reload** etkindir; kodunuzda değişiklik yaptığınızda server'ı otomatik olarak yeniden yükler. Bu, kaynak tüketimi yüksek bir özelliktir ve kapalı olduğuna kıyasla daha az stabil olabilir. Sadece geliştirme sırasında kullanmalısınız. Ayrıca yalnızca `127.0.0.1` IP adresini dinler; bu, makinenizin sadece kendisiyle iletişim kurması için kullanılan IP'dir (`localhost`). + +## `fastapi run` { #fastapi-run } + +`fastapi run` çalıştırmak, varsayılan olarak FastAPI'yi production modunda başlatır. + +Varsayılan olarak **auto-reload** kapalıdır. Ayrıca `0.0.0.0` IP adresini dinler; bu, kullanılabilir tüm IP adresleri anlamına gelir. Böylece makineyle iletişim kurabilen herkes tarafından genel erişime açık olur. Bu, normalde production'da çalıştırma şeklidir; örneğin bir container içinde. + +Çoğu durumda (ve genellikle yapmanız gereken şekilde) üst tarafta sizin yerinize HTTPS'i yöneten bir "termination proxy" bulunur. Bu, uygulamanızı nasıl deploy ettiğinize bağlıdır; sağlayıcınız bunu sizin için yapabilir ya da sizin ayrıca kurmanız gerekebilir. + +/// tip | İpucu + +Bununla ilgili daha fazla bilgiyi [deployment dokümantasyonunda](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} bulabilirsiniz. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/help-fastapi.md b/docs/tr/docs/help-fastapi.md new file mode 100644 index 000000000..785c0ae0d --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/help-fastapi.md @@ -0,0 +1,256 @@ +# FastAPI'ye Yardım Et - Yardım Al { #help-fastapi-get-help } + +**FastAPI**'yi seviyor musunuz? + +FastAPI'ye, diğer kullanıcılara ve yazara yardım etmek ister misiniz? + +Yoksa **FastAPI** ile ilgili yardım mı almak istiyorsunuz? + +Yardım etmenin çok basit yolları var (bazıları sadece bir-iki tıklama gerektirir). + +Yardım almanın da birkaç yolu var. + +## Bültene abone olun { #subscribe-to-the-newsletter } + +Şunlardan haberdar olmak için (seyrek yayımlanan) [**FastAPI and friends** bültenine](newsletter.md){.internal-link target=_blank} abone olabilirsiniz: + +* FastAPI ve friends ile ilgili haberler 🚀 +* Rehberler 📝 +* Özellikler ✨ +* Geriye dönük uyumsuz değişiklikler 🚨 +* İpuçları ve püf noktaları ✅ + +## X (Twitter) üzerinden FastAPI'yi takip edin { #follow-fastapi-on-x-twitter } + +**FastAPI** ile ilgili en güncel haberleri almak için @fastapi hesabını **X (Twitter)** üzerinde takip edin. 🐦 + +## GitHub'da **FastAPI**'ye yıldız verin { #star-fastapi-in-github } + +GitHub'da FastAPI'ye "star" verebilirsiniz (sağ üstteki yıldız butonuna tıklayarak): https://github.com/fastapi/fastapi. ⭐️ + +Yıldız verince, diğer kullanıcılar projeyi daha kolay bulabilir ve başkaları için de faydalı olduğunu görebilir. + +## GitHub repository'sini release'ler için izleyin { #watch-the-github-repository-for-releases } + +GitHub'da FastAPI'yi "watch" edebilirsiniz (sağ üstteki "watch" butonuna tıklayarak): https://github.com/fastapi/fastapi. 👀 + +Orada "Releases only" seçebilirsiniz. + +Böylece **FastAPI**'nin bug fix'ler ve yeni özelliklerle gelen her yeni release'inde (yeni versiyonunda) email ile bildirim alırsınız. + +## Yazarla bağlantı kurun { #connect-with-the-author } + +Yazar olan benimle (Sebastián Ramírez / `tiangolo`) bağlantı kurabilirsiniz. + +Şunları yapabilirsiniz: + +* Beni **GitHub**'da takip edin. + * Size yardımcı olabilecek oluşturduğum diğer Open Source projelere göz atın. + * Yeni bir Open Source proje oluşturduğumda haberdar olmak için beni takip edin. +* Beni **X (Twitter)** üzerinde veya Mastodon'da takip edin. + * FastAPI'yi nasıl kullandığınızı anlatın (bunu duymayı seviyorum). + * Duyuru yaptığımda veya yeni araçlar yayınladığımda haberdar olun. + * Ayrıca (ayrı bir hesap olan) X (Twitter) üzerinde @fastapi hesabını da takip edebilirsiniz. +* Beni **LinkedIn**'de takip edin. + * Duyuru yaptığımda veya yeni araçlar yayınladığımda haberdar olun (gerçi X (Twitter)'ı daha sık kullanıyorum 🤷‍♂). +* **Dev.to** veya **Medium** üzerinde yazdıklarımı okuyun (ya da beni takip edin). + * Diğer fikirleri, yazıları ve oluşturduğum araçlarla ilgili içerikleri okuyun. + * Yeni bir şey yayınladığımda görmek için beni takip edin. + +## **FastAPI** hakkında tweet atın { #tweet-about-fastapi } + +**FastAPI** hakkında tweet atın ve neden sevdiğinizi bana ve diğerlerine söyleyin. 🎉 + +**FastAPI**'nin nasıl kullanıldığını, nelerini sevdiğinizi, hangi projede/şirkette kullandığınızı vb. duymayı seviyorum. + +## FastAPI için oy verin { #vote-for-fastapi } + +* Slant'ta **FastAPI** için oy verin. +* AlternativeTo'da **FastAPI** için oy verin. +* StackShare'de **FastAPI** kullandığınızı belirtin. + +## GitHub'da sorularla başkalarına yardım edin { #help-others-with-questions-in-github } + +Şuralarda insanların sorularına yardımcı olmayı deneyebilirsiniz: + +* GitHub Discussions +* GitHub Issues + +Birçok durumda bu soruların cevabını zaten biliyor olabilirsiniz. 🤓 + +Eğer insanların sorularına çok yardım ederseniz, resmi bir [FastAPI Expert](fastapi-people.md#fastapi-experts){.internal-link target=_blank} olabilirsiniz. 🎉 + +Şunu unutmayın: en önemli nokta, nazik olmaya çalışmak. İnsanlar çoğu zaman biriken stresle geliyor ve birçok durumda soruyu en iyi şekilde sormuyor; yine de elinizden geldiğince nazik olmaya çalışın. 🤗 + +Amaç, **FastAPI** topluluğunun nazik ve kapsayıcı olması. Aynı zamanda başkalarına zorbalık ya da saygısız davranışları da kabul etmeyin. Birbirimizi kollamalıyız. + +--- + +Sorularda (discussions veya issues içinde) başkalarına yardım etmek için şunları yapabilirsiniz: + +### Soruyu anlayın { #understand-the-question } + +* Soru soran kişinin **amacının** ve kullanım senaryosunun ne olduğunu anlayabiliyor musunuz, kontrol edin. + +* Sonra sorunun (büyük çoğunluğu soru olur) **net** olup olmadığına bakın. + +* Birçok durumda kullanıcı kafasında hayali bir çözüm kurup onu sorar; ancak **daha iyi** bir çözüm olabilir. Problemi ve kullanım senaryosunu daha iyi anladıysanız daha iyi bir **alternatif çözüm** önerebilirsiniz. + +* Soruyu anlayamıyorsanız daha fazla **detay** isteyin. + +### Problemi yeniden üretin { #reproduce-the-problem } + +Çoğu durumda ve çoğu soruda, kişinin **orijinal kodu** ile ilgili bir şey vardır. + +Birçok kişi sadece kodun bir parçasını kopyalar, ama bu **problemi yeniden üretmek** için yeterli olmaz. + +* Çalıştırıp aynı hatayı/davranışı görebileceğiniz veya kullanım senaryosunu daha iyi anlayabileceğiniz, yerelde **kopyala-yapıştır** yaparak çalıştırılabilen bir minimal, reproducible, example paylaşmalarını isteyebilirsiniz. + +* Çok cömert hissediyorsanız, problemi anlatan açıklamadan yola çıkarak kendiniz de böyle bir **örnek oluşturmayı** deneyebilirsiniz. Ancak bunun çok zaman alabileceğini unutmayın; çoğu zaman önce problemi netleştirmelerini istemek daha iyidir. + +### Çözüm önerin { #suggest-solutions } + +* Soruyu anlayabildikten sonra olası bir **cevap** verebilirsiniz. + +* Çoğu durumda, yapmak istediklerinden ziyade alttaki **asıl problemi veya kullanım senaryosunu** anlamak daha iyidir; çünkü denedikleri yöntemden daha iyi bir çözüm yolu olabilir. + +### Kapatılmasını isteyin { #ask-to-close } + +Eğer yanıt verirlerse, büyük ihtimalle problemi çözmüşsünüzdür, tebrikler, **kahramansınız**! 🦸 + +* Eğer çözüm işe yaradıysa şunları yapmalarını isteyebilirsiniz: + + * GitHub Discussions'ta: ilgili yorumu **answer** olarak işaretlemeleri. + * GitHub Issues'ta: issue'yu **close** etmeleri. + +## GitHub repository'sini izleyin { #watch-the-github-repository } + +GitHub'da FastAPI'yi "watch" edebilirsiniz (sağ üstteki "watch" butonuna tıklayarak): https://github.com/fastapi/fastapi. 👀 + +"Releases only" yerine "Watching" seçerseniz biri yeni bir issue veya soru oluşturduğunda bildirim alırsınız. Ayrıca sadece yeni issue'lar, ya da discussions, ya da PR'lar vb. için bildirim almak istediğinizi belirtebilirsiniz. + +Sonra da bu soruları çözmelerine yardımcı olmayı deneyebilirsiniz. + +## Soru Sorun { #ask-questions } + +GitHub repository'sinde örneğin şunlar için yeni bir soru oluşturabilirsiniz: + +* Bir **soru** sorun veya bir **problem** hakkında danışın. +* Yeni bir **feature** önerin. + +**Not**: Bunu yaparsanız, ben de sizden başkalarına yardım etmenizi isteyeceğim. 😉 + +## Pull Request'leri İnceleyin { #review-pull-requests } + +Başkalarının gönderdiği pull request'leri incelememde bana yardımcı olabilirsiniz. + +Yine, lütfen elinizden geldiğince nazik olmaya çalışın. 🤗 + +--- + +Bir pull request'i incelerken akılda tutmanız gerekenler: + +### Problemi anlayın { #understand-the-problem } + +* Önce, pull request'in çözmeye çalıştığı **problemi anladığınızdan** emin olun. GitHub Discussion veya issue içinde daha uzun bir tartışması olabilir. + +* Pull request'in aslında hiç gerekmiyor olma ihtimali de yüksektir; çünkü problem **farklı bir şekilde** çözülebilir. Bu durumda bunu önerebilir veya bununla ilgili soru sorabilirsiniz. + +### Style konusunda çok dert etmeyin { #dont-worry-about-style } + +* Commit message tarzı gibi şeyleri çok dert etmeyin; ben commit'leri manuel olarak düzenleyerek squash and merge yapacağım. + +* Style kuralları için de endişelenmeyin; bunları kontrol eden otomatik araçlar zaten var. + +Ek bir style veya tutarlılık ihtiyacı olursa, bunu doğrudan isterim ya da gerekli değişikliklerle üstüne commit eklerim. + +### Kodu kontrol edin { #check-the-code } + +* Kodu okuyup kontrol edin; mantıklı mı bakın, **yerelde çalıştırın** ve gerçekten problemi çözüyor mu görün. + +* Ardından bunu yaptığınızı belirten bir **yorum** yazın; böylece gerçekten kontrol ettiğinizi anlarım. + +/// info | Bilgi + +Ne yazık ki sadece birkaç onayı olan PR'lara körü körüne güvenemem. + +Defalarca, 3, 5 veya daha fazla onayı olan PR'lar oldu; muhtemelen açıklaması çekici olduğu için onay aldılar. Ama PR'lara baktığımda aslında bozuk olduklarını, bug içerdiğini veya iddia ettikleri problemi çözmediklerini gördüm. 😅 + +Bu yüzden kodu gerçekten okuyup çalıştırmanız ve bunu yorumlarda bana bildirmeniz çok önemli. 🤓 + +/// + +* PR bir şekilde basitleştirilebiliyorsa bunu isteyebilirsiniz. Ancak çok didik didik etmeye gerek yok; konuya göre birçok öznel bakış açısı olabilir (benim de olacaktır 🙈). Bu yüzden temel noktalara odaklanmak daha iyi. + +### Testler { #tests } + +* PR'da **testler** olduğunu kontrol etmemde bana yardımcı olun. + +* PR'dan önce testlerin **fail** ettiğini kontrol edin. 🚨 + +* PR'dan sonra testlerin **pass** ettiğini kontrol edin. ✅ + +* Birçok PR test içermez; test eklemelerini **hatırlatabilirsiniz** veya hatta kendiniz bazı testler **önerebilirsiniz**. Bu, en çok zaman alan işlerden biridir ve burada çok yardımcı olabilirsiniz. + +* Ayrıca neleri denediğinizi yorumlara yazın; böylece kontrol ettiğinizi anlarım. 🤓 + +## Pull Request Oluşturun { #create-a-pull-request } + +Örneğin şunlar için Pull Request'lerle kaynak koda [katkıda bulunabilirsiniz](contributing.md){.internal-link target=_blank}: + +* Dokümantasyonda bulduğunuz bir yazım hatasını düzeltmek. +* FastAPI hakkında oluşturduğunuz veya bulduğunuz bir makaleyi, videoyu ya da podcast'i bu dosyayı düzenleyerek paylaşmak. + * Link'inizi ilgili bölümün başına eklediğinizden emin olun. +* Dokümantasyonu kendi dilinize [çevirmeye yardımcı olmak](contributing.md#translations){.internal-link target=_blank}. + * Başkalarının yaptığı çevirileri gözden geçirmeye de yardımcı olabilirsiniz. +* Yeni dokümantasyon bölümleri önermek. +* Mevcut bir issue/bug'ı düzeltmek. + * Test eklediğinizden emin olun. +* Yeni bir feature eklemek. + * Test eklediğinizden emin olun. + * İlgiliyse dokümantasyon da eklediğinizden emin olun. + +## FastAPI'nin Bakımına Yardım Edin { #help-maintain-fastapi } + +**FastAPI**'nin bakımını yapmama yardımcı olun! 🤓 + +Yapılacak çok iş var ve bunların çoğunu **SİZ** yapabilirsiniz. + +Şu anda yapabileceğiniz ana işler: + +* [GitHub'da sorularla başkalarına yardım edin](#help-others-with-questions-in-github){.internal-link target=_blank} (yukarıdaki bölüme bakın). +* [Pull Request'leri inceleyin](#review-pull-requests){.internal-link target=_blank} (yukarıdaki bölüme bakın). + +Bu iki iş, **en çok zamanı alan** işlerdir. FastAPI bakımının ana yükü buradadır. + +Burada yardımcı olursanız, **FastAPI'nin bakımını yapmama yardım etmiş** ve daha **hızlı ve daha iyi ilerlemesini** sağlamış olursunuz. 🚀 + +## Sohbete katılın { #join-the-chat } + +FastAPI topluluğundan diğer kişilerle takılmak için 👥 Discord chat server 👥 sohbetine katılın. + +/// tip | İpucu + +Sorular için GitHub Discussions'a sorun; [FastAPI Experts](fastapi-people.md#fastapi-experts){.internal-link target=_blank} tarafından yardım alma ihtimaliniz çok daha yüksektir. + +Chat'i sadece genel sohbetler için kullanın. + +/// + +### Sorular için chat'i kullanmayın { #dont-use-the-chat-for-questions } + +Chat sistemleri daha "serbest sohbet"e izin verdiği için, çok genel ve yanıtlaması daha zor sorular sormak kolaylaşır; bu nedenle cevap alamayabilirsiniz. + +GitHub'da ise şablon (template) doğru soruyu yazmanız için sizi yönlendirir; böylece daha kolay iyi bir cevap alabilir, hatta bazen sormadan önce problemi kendiniz çözebilirsiniz. Ayrıca GitHub'da (zaman alsa bile) her şeye mutlaka cevap verdiğimden emin olabilirim. Chat sistemlerinde bunu kişisel olarak yapamam. 😅 + +Chat sistemlerindeki konuşmalar GitHub kadar kolay aranabilir değildir; bu yüzden soru ve cevaplar sohbet içinde kaybolabilir. Ayrıca [FastAPI Expert](fastapi-people.md#fastapi-experts){.internal-link target=_blank} olmak için sadece GitHub'daki katkılar sayılır; dolayısıyla büyük olasılıkla GitHub'da daha fazla ilgi görürsünüz. + +Öte yandan chat sistemlerinde binlerce kullanıcı vardır; bu yüzden neredeyse her zaman konuşacak birini bulma ihtimaliniz yüksektir. 😄 + +## Yazara sponsor olun { #sponsor-the-author } + +Eğer **ürününüz/şirketiniz** **FastAPI**'ye bağlıysa veya onunla ilişkiliyse ve FastAPI kullanıcılarına ulaşmak istiyorsanız, GitHub sponsors üzerinden yazara (bana) sponsor olabilirsiniz. Tier'a göre dokümantasyonda bir rozet gibi ek faydalar elde edebilirsiniz. 🎁 + +--- + +Teşekkürler! 🚀 diff --git a/docs/tr/docs/history-design-future.md b/docs/tr/docs/history-design-future.md index cad290828..764a51957 100644 --- a/docs/tr/docs/history-design-future.md +++ b/docs/tr/docs/history-design-future.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Geçmişi, Tasarımı ve Geleceği +# Geçmişi, Tasarımı ve Geleceği { #history-design-and-future } Bir süre önce, bir **FastAPI** kullanıcısı sordu: @@ -6,7 +6,7 @@ Bir süre önce, **Pydantic**'i kullanmaya karar verdim. @@ -60,11 +60,11 @@ Sonra, JSON Schema ile tamamen uyumlu olmasını sağlamak, kısıtlama bildirim Geliştirme sırasında, diğer ana gereksinim olan **Starlette**'e de katkıda bulundum. -## Geliştirme +## Geliştirme { #development } **FastAPI**'ı oluşturmaya başladığımda, parçaların çoğu zaten yerindeydi, tasarım tanımlanmıştı, gereksinimler ve araçlar hazırdı, standartlar ve tanımlamalar hakkındaki bilgi net ve tazeydi. -## Gelecek +## Gelecek { #future } Şimdiye kadar, **FastAPI**'ın fikirleriyle birçok kişiye faydalı olduğu apaçık ortada. diff --git a/docs/tr/docs/how-to/authentication-error-status-code.md b/docs/tr/docs/how-to/authentication-error-status-code.md new file mode 100644 index 000000000..579673624 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/authentication-error-status-code.md @@ -0,0 +1,17 @@ +# Eski 403 Kimlik Doğrulama Hata Durum Kodlarını Kullanma { #use-old-403-authentication-error-status-codes } + +FastAPI `0.122.0` sürümünden önce, entegre security yardımcı araçları başarısız bir kimlik doğrulama (authentication) sonrasında client'a bir hata döndüğünde HTTP durum kodu olarak `403 Forbidden` kullanıyordu. + +FastAPI `0.122.0` sürümünden itibaren ise daha uygun olan HTTP durum kodu `401 Unauthorized` kullanılmakta ve HTTP spesifikasyonlarına uygun olarak response içinde anlamlı bir `WWW-Authenticate` header'ı döndürülmektedir: RFC 7235, RFC 9110. + +Ancak herhangi bir nedenle client'larınız eski davranışa bağlıysa, security class'larınızda `make_not_authenticated_error` metodunu override ederek eski davranışa geri dönebilirsiniz. + +Örneğin, varsayılan `401 Unauthorized` hatası yerine `403 Forbidden` hatası döndüren bir `HTTPBearer` alt sınıfı oluşturabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *} + +/// tip | İpucu + +Fonksiyonun exception instance'ını döndürdüğüne dikkat edin; exception'ı raise etmiyor. Raise işlemi internal kodun geri kalan kısmında yapılıyor. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/how-to/conditional-openapi.md b/docs/tr/docs/how-to/conditional-openapi.md new file mode 100644 index 000000000..9562637c4 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/conditional-openapi.md @@ -0,0 +1,56 @@ +# Koşullu OpenAPI { #conditional-openapi } + +Gerekirse, ayarlar ve environment variable'ları kullanarak OpenAPI'yi ortama göre koşullu şekilde yapılandırabilir, hatta tamamen devre dışı bırakabilirsiniz. + +## Güvenlik, API'ler ve dokümantasyon hakkında { #about-security-apis-and-docs } + +Production ortamında dokümantasyon arayüzlerini gizlemek, API'nizi korumanın yolu *olmamalıdır*. + +Bu, API'nize ekstra bir güvenlik katmanı eklemez; *path operation*'lar bulundukları yerde yine erişilebilir olacaktır. + +Kodunuzda bir güvenlik açığı varsa, o açık yine var olmaya devam eder. + +Dokümantasyonu gizlemek, API'nizle nasıl etkileşime geçileceğini anlamayı zorlaştırır ve production'da debug etmeyi de daha zor hale getirebilir. Bu yaklaşım, basitçe Security through obscurity olarak değerlendirilebilir. + +API'nizi güvence altına almak istiyorsanız, yapabileceğiniz daha iyi birçok şey var; örneğin: + +* request body'leriniz ve response'larınız için iyi tanımlanmış Pydantic model'larına sahip olduğunuzdan emin olun. +* dependencies kullanarak gerekli izinleri ve rolleri yapılandırın. +* Asla düz metin (plaintext) şifre saklamayın, yalnızca password hash'leri saklayın. +* pwdlib ve JWT token'ları gibi, iyi bilinen kriptografik araçları uygulayın ve kullanın. +* Gerektiğinde OAuth2 scope'ları ile daha ayrıntılı izin kontrolleri ekleyin. +* ...vb. + +Yine de, bazı ortamlarda (örn. production) veya environment variable'lardan gelen konfigürasyonlara bağlı olarak API docs'u gerçekten devre dışı bırakmanız gereken çok spesifik bir use case'iniz olabilir. + +## Ayarlar ve env var'lar ile koşullu OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } + +Üretilen OpenAPI'yi ve docs UI'larını yapılandırmak için aynı Pydantic settings'i kolayca kullanabilirsiniz. + +Örneğin: + +{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py39.py hl[6,11] *} + +Burada `openapi_url` ayarını, varsayılanı `"/openapi.json"` olacak şekilde tanımlıyoruz. + +Ardından `FastAPI` app'ini oluştururken bunu kullanıyoruz. + +Sonrasında, environment variable `OPENAPI_URL`'i boş string olarak ayarlayarak OpenAPI'yi (UI docs dahil) devre dışı bırakabilirsiniz; örneğin: + +
+ +```console +$ OPENAPI_URL= uvicorn main:app + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Böylece `/openapi.json`, `/docs` veya `/redoc` URL'lerine giderseniz, aşağıdaki gibi bir `404 Not Found` hatası alırsınız: + +```JSON +{ + "detail": "Not Found" +} +``` diff --git a/docs/tr/docs/how-to/configure-swagger-ui.md b/docs/tr/docs/how-to/configure-swagger-ui.md new file mode 100644 index 000000000..6c051a121 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/configure-swagger-ui.md @@ -0,0 +1,70 @@ +# Swagger UI'yi Yapılandırın { #configure-swagger-ui } + +Bazı ek Swagger UI parametrelerini yapılandırabilirsiniz. + +Bunları yapılandırmak için, `FastAPI()` uygulama nesnesini oluştururken ya da `get_swagger_ui_html()` fonksiyonuna `swagger_ui_parameters` argümanını verin. + +`swagger_ui_parameters`, Swagger UI'ye doğrudan iletilecek yapılandırmaları içeren bir `dict` alır. + +FastAPI, Swagger UI'nin ihtiyaç duyduğu şekilde JavaScript ile uyumlu olsun diye bu yapılandırmaları **JSON**'a dönüştürür. + +## Syntax Highlighting'i Devre Dışı Bırakın { #disable-syntax-highlighting } + +Örneğin, Swagger UI'de syntax highlighting'i devre dışı bırakabilirsiniz. + +Ayarları değiştirmeden bırakırsanız, syntax highlighting varsayılan olarak etkindir: + + + +Ancak `syntaxHighlight` değerini `False` yaparak devre dışı bırakabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py39.py hl[3] *} + +...ve ardından Swagger UI artık syntax highlighting'i göstermeyecektir: + + + +## Temayı Değiştirin { #change-the-theme } + +Aynı şekilde, `"syntaxHighlight.theme"` anahtarıyla (ortasında bir nokta olduğuna dikkat edin) syntax highlighting temasını ayarlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py39.py hl[3] *} + +Bu yapılandırma, syntax highlighting renk temasını değiştirir: + + + +## Varsayılan Swagger UI Parametrelerini Değiştirin { #change-default-swagger-ui-parameters } + +FastAPI, çoğu kullanım senaryosu için uygun bazı varsayılan yapılandırma parametreleriyle gelir. + +Şu varsayılan yapılandırmaları içerir: + +{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *} + +`swagger_ui_parameters` argümanında farklı bir değer vererek bunların herhangi birini ezebilirsiniz (override). + +Örneğin `deepLinking`'i devre dışı bırakmak için `swagger_ui_parameters`'a şu ayarları geçebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py39.py hl[3] *} + +## Diğer Swagger UI Parametreleri { #other-swagger-ui-parameters } + +Kullanabileceğiniz diğer tüm olası yapılandırmaları görmek için, resmi Swagger UI parametreleri dokümantasyonunu okuyun. + +## Yalnızca JavaScript ayarları { #javascript-only-settings } + +Swagger UI ayrıca bazı yapılandırmaların **yalnızca JavaScript** nesneleri olmasına izin verir (örneğin JavaScript fonksiyonları). + +FastAPI, bu yalnızca JavaScript olan `presets` ayarlarını da içerir: + +```JavaScript +presets: [ + SwaggerUIBundle.presets.apis, + SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset +] +``` + +Bunlar string değil, **JavaScript** nesneleridir; dolayısıyla bunları Python kodundan doğrudan geçemezsiniz. + +Böyle yalnızca JavaScript yapılandırmalarına ihtiyacınız varsa, yukarıdaki yöntemlerden birini kullanabilirsiniz: Swagger UI'nin tüm *path operation*'larını override edin ve ihtiyaç duyduğunuz JavaScript'i elle yazın. diff --git a/docs/tr/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md b/docs/tr/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md new file mode 100644 index 000000000..bdd2d0244 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md @@ -0,0 +1,185 @@ +# Özel Docs UI Statik Varlıkları (Self-Hosting) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting } + +API dokümanları **Swagger UI** ve **ReDoc** kullanır ve bunların her biri bazı JavaScript ve CSS dosyalarına ihtiyaç duyar. + +Varsayılan olarak bu dosyalar bir CDN üzerinden servis edilir. + +Ancak bunu özelleştirmek mümkündür; belirli bir CDN ayarlayabilir veya dosyaları kendiniz servis edebilirsiniz. + +## JavaScript ve CSS için Özel CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css } + +Diyelim ki farklı bir CDN kullanmak istiyorsunuz; örneğin `https://unpkg.com/` kullanmak istiyorsunuz. + +Bu, örneğin bazı URL'leri kısıtlayan bir ülkede yaşıyorsanız faydalı olabilir. + +### Otomatik dokümanları devre dışı bırakın { #disable-the-automatic-docs } + +İlk adım, otomatik dokümanları devre dışı bırakmaktır; çünkü varsayılan olarak bunlar varsayılan CDN'i kullanır. + +Bunları devre dışı bırakmak için `FastAPI` uygulamanızı oluştururken URL'lerini `None` olarak ayarlayın: + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[8] *} + +### Özel dokümanları ekleyin { #include-the-custom-docs } + +Şimdi özel dokümanlar için *path operation*'ları oluşturabilirsiniz. + +Dokümanlar için HTML sayfalarını üretmek üzere FastAPI'nin dahili fonksiyonlarını yeniden kullanabilir ve gerekli argümanları iletebilirsiniz: + +* `openapi_url`: Dokümanların HTML sayfasının API'niz için OpenAPI şemasını alacağı URL. Burada `app.openapi_url` niteliğini kullanabilirsiniz. +* `title`: API'nizin başlığı. +* `oauth2_redirect_url`: varsayılanı kullanmak için burada `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` kullanabilirsiniz. +* `swagger_js_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **JavaScript** dosyasını alacağı URL. Bu, özel CDN URL'idir. +* `swagger_css_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **CSS** dosyasını alacağı URL. Bu, özel CDN URL'idir. + +ReDoc için de benzer şekilde... + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *} + +/// tip | İpucu + +`swagger_ui_redirect` için olan *path operation*, OAuth2 kullandığınızda yardımcı olması için vardır. + +API'nizi bir OAuth2 sağlayıcısıyla entegre ederseniz kimlik doğrulaması yapabilir, aldığınız kimlik bilgileriyle API dokümanlarına geri dönebilir ve gerçek OAuth2 kimlik doğrulamasını kullanarak onunla etkileşime geçebilirsiniz. + +Swagger UI bunu arka planda sizin için yönetir, ancak bu "redirect" yardımcısına ihtiyaç duyar. + +/// + +### Test etmek için bir *path operation* oluşturun { #create-a-path-operation-to-test-it } + +Şimdi her şeyin çalıştığını test edebilmek için bir *path operation* oluşturun: + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[36:38] *} + +### Test edin { #test-it } + +Artık http://127.0.0.1:8000/docs adresinden dokümanlarınıza gidebilmeli ve sayfayı yenilediğinizde bu varlıkların yeni CDN'den yüklendiğini görebilmelisiniz. + +## Dokümanlar için JavaScript ve CSS'i Self-Hosting ile barındırma { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs } + +JavaScript ve CSS'i self-hosting ile barındırmak, örneğin uygulamanızın İnternet erişimi olmadan (offline), açık İnternet olmadan veya bir lokal ağ içinde bile çalışmaya devam etmesi gerekiyorsa faydalı olabilir. + +Burada bu dosyaları aynı FastAPI uygulamasında nasıl kendiniz servis edeceğinizi ve dokümanların bunları kullanacak şekilde nasıl yapılandırılacağını göreceksiniz. + +### Proje dosya yapısı { #project-file-structure } + +Diyelim ki projenizin dosya yapısı şöyle: + +``` +. +├── app +│ ├── __init__.py +│ ├── main.py +``` + +Şimdi bu statik dosyaları saklamak için bir dizin oluşturun. + +Yeni dosya yapınız şöyle olabilir: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +└── static/ +``` + +### Dosyaları indirin { #download-the-files } + +Dokümanlar için gereken statik dosyaları indirin ve `static/` dizinine koyun. + +Muhtemelen her bir linke sağ tıklayıp "Save link as..." benzeri bir seçenek seçebilirsiniz. + +**Swagger UI** şu dosyaları kullanır: + +* `swagger-ui-bundle.js` +* `swagger-ui.css` + +**ReDoc** ise şu dosyayı kullanır: + +* `redoc.standalone.js` + +Bundan sonra dosya yapınız şöyle görünebilir: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +└── static + ├── redoc.standalone.js + ├── swagger-ui-bundle.js + └── swagger-ui.css +``` + +### Statik dosyaları servis edin { #serve-the-static-files } + +* `StaticFiles` içe aktarın. +* Belirli bir path'te bir `StaticFiles()` instance'ını "mount" edin. + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[7,11] *} + +### Statik dosyaları test edin { #test-the-static-files } + +Uygulamanızı başlatın ve http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js adresine gidin. + +**ReDoc** için çok uzun bir JavaScript dosyası görmelisiniz. + +Şuna benzer bir şekilde başlayabilir: + +```JavaScript +/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */ +!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")): +... +``` + +Bu, uygulamanızdan statik dosyaları servis edebildiğinizi ve dokümanlar için statik dosyaları doğru yere koyduğunuzu doğrular. + +Şimdi uygulamayı, dokümanlar için bu statik dosyaları kullanacak şekilde yapılandırabiliriz. + +### Statik dosyalar için otomatik dokümanları devre dışı bırakın { #disable-the-automatic-docs-for-static-files } + +Özel CDN kullanırken olduğu gibi, ilk adım otomatik dokümanları devre dışı bırakmaktır; çünkü bunlar varsayılan olarak CDN kullanır. + +Bunları devre dışı bırakmak için `FastAPI` uygulamanızı oluştururken URL'lerini `None` olarak ayarlayın: + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[9] *} + +### Statik dosyalar için özel dokümanları ekleyin { #include-the-custom-docs-for-static-files } + +Özel CDN'de olduğu gibi, artık özel dokümanlar için *path operation*'ları oluşturabilirsiniz. + +Yine FastAPI'nin dahili fonksiyonlarını kullanarak dokümanlar için HTML sayfalarını oluşturabilir ve gerekli argümanları geçebilirsiniz: + +* `openapi_url`: Dokümanların HTML sayfasının API'niz için OpenAPI şemasını alacağı URL. Burada `app.openapi_url` niteliğini kullanabilirsiniz. +* `title`: API'nizin başlığı. +* `oauth2_redirect_url`: varsayılanı kullanmak için burada `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` kullanabilirsiniz. +* `swagger_js_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **JavaScript** dosyasını alacağı URL. **Artık bunu sizin kendi uygulamanız servis ediyor**. +* `swagger_css_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **CSS** dosyasını alacağı URL. **Artık bunu sizin kendi uygulamanız servis ediyor**. + +ReDoc için de benzer şekilde... + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *} + +/// tip | İpucu + +`swagger_ui_redirect` için olan *path operation*, OAuth2 kullandığınızda yardımcı olması için vardır. + +API'nizi bir OAuth2 sağlayıcısıyla entegre ederseniz kimlik doğrulaması yapabilir, aldığınız kimlik bilgileriyle API dokümanlarına geri dönebilir ve gerçek OAuth2 kimlik doğrulamasını kullanarak onunla etkileşime geçebilirsiniz. + +Swagger UI bunu arka planda sizin için yönetir, ancak bu "redirect" yardımcısına ihtiyaç duyar. + +/// + +### Statik dosyaları test etmek için bir *path operation* oluşturun { #create-a-path-operation-to-test-static-files } + +Şimdi her şeyin çalıştığını test edebilmek için bir *path operation* oluşturun: + +{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py39.py hl[39:41] *} + +### Statik Dosyalar UI'ını Test Edin { #test-static-files-ui } + +Artık WiFi bağlantınızı kesip http://127.0.0.1:8000/docs adresindeki dokümanlarınıza gidebilmeli ve sayfayı yenileyebilmelisiniz. + +Ve İnternet olmasa bile API dokümanlarınızı görebilir ve onunla etkileşime geçebilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/how-to/custom-request-and-route.md b/docs/tr/docs/how-to/custom-request-and-route.md new file mode 100644 index 000000000..a4419373f --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/custom-request-and-route.md @@ -0,0 +1,109 @@ +# Özel Request ve APIRoute sınıfı { #custom-request-and-apiroute-class } + +Bazı durumlarda, `Request` ve `APIRoute` sınıflarının kullandığı mantığı override etmek isteyebilirsiniz. + +Özellikle bu yaklaşım, bir middleware içindeki mantığa iyi bir alternatif olabilir. + +Örneğin, request body uygulamanız tarafından işlenmeden önce okumak veya üzerinde değişiklik yapmak istiyorsanız. + +/// danger | Uyarı + +Bu "ileri seviye" bir özelliktir. + +**FastAPI**'ye yeni başlıyorsanız bu bölümü atlamak isteyebilirsiniz. + +/// + +## Kullanım senaryoları { #use-cases } + +Bazı kullanım senaryoları: + +* JSON olmayan request body'leri JSON'a dönüştürmek (örn. `msgpack`). +* gzip ile sıkıştırılmış request body'leri açmak (decompress). +* Tüm request body'lerini otomatik olarak loglamak. + +## Özel request body encoding'lerini ele alma { #handling-custom-request-body-encodings } + +Gzip request'lerini açmak için özel bir `Request` alt sınıfını nasıl kullanabileceğimize bakalım. + +Ayrıca, o özel request sınıfını kullanmak için bir `APIRoute` alt sınıfı da oluşturacağız. + +### Özel bir `GzipRequest` sınıfı oluşturun { #create-a-custom-gziprequest-class } + +/// tip | İpucu + +Bu, nasıl çalıştığını göstermek için hazırlanmış basit bir örnektir; Gzip desteğine ihtiyacınız varsa sağlanan [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} bileşenini kullanabilirsiniz. + +/// + +Önce, uygun bir header mevcut olduğunda body'yi açmak için `Request.body()` metodunu overwrite edecek bir `GzipRequest` sınıfı oluşturuyoruz. + +Header'da `gzip` yoksa body'yi açmayı denemez. + +Böylece aynı route sınıfı, gzip ile sıkıştırılmış veya sıkıştırılmamış request'leri handle edebilir. + +{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *} + +### Özel bir `GzipRoute` sınıfı oluşturun { #create-a-custom-gziproute-class } + +Sonra, `GzipRequest`'i kullanacak `fastapi.routing.APIRoute` için özel bir alt sınıf oluşturuyoruz. + +Bu kez `APIRoute.get_route_handler()` metodunu overwrite edeceğiz. + +Bu metot bir fonksiyon döndürür. Bu fonksiyon da request'i alır ve response döndürür. + +Burada bu fonksiyonu, orijinal request'ten bir `GzipRequest` oluşturmak için kullanıyoruz. + +{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *} + +/// note | Teknik Detaylar + +Bir `Request`'in, request ile ilgili metadata'yı içeren bir Python `dict` olan `request.scope` attribute'u vardır. + +Bir `Request` ayrıca `request.receive` içerir; bu, request'in body'sini "almak" (receive etmek) için kullanılan bir fonksiyondur. + +`scope` `dict`'i ve `receive` fonksiyonu, ASGI spesifikasyonunun parçalarıdır. + +Ve bu iki şey, `scope` ve `receive`, yeni bir `Request` instance'ı oluşturmak için gerekenlerdir. + +`Request` hakkında daha fazla bilgi için Starlette'ın Request dokümantasyonuna bakın. + +/// + +`GzipRequest.get_route_handler` tarafından döndürülen fonksiyonun farklı yaptığı tek şey, `Request`'i bir `GzipRequest`'e dönüştürmektir. + +Bunu yaptığımızda `GzipRequest`, veriyi (gerekliyse) *path operations*'larımıza geçirmeden önce açma (decompress) işini üstlenir. + +Bundan sonra tüm işleme mantığı aynıdır. + +Ancak `GzipRequest.body` içindeki değişikliklerimiz sayesinde, request body gerektiğinde **FastAPI** tarafından yüklendiğinde otomatik olarak decompress edilir. + +## Bir exception handler içinde request body'ye erişme { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler } + +/// tip | İpucu + +Aynı problemi çözmek için, muhtemelen `RequestValidationError` için özel bir handler içinde `body` kullanmak çok daha kolaydır ([Hataları Ele Alma](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body){.internal-link target=_blank}). + +Yine de bu örnek geçerlidir ve dahili bileşenlerle nasıl etkileşime geçileceğini gösterir. + +/// + +Aynı yaklaşımı bir exception handler içinde request body'ye erişmek için de kullanabiliriz. + +Tek yapmamız gereken, request'i bir `try`/`except` bloğu içinde handle etmek: + +{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *} + +Bir exception oluşursa, `Request` instance'ı hâlâ scope içinde olacağı için, hatayı handle ederken request body'yi okuyup kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *} + +## Bir router içinde özel `APIRoute` sınıfı { #custom-apiroute-class-in-a-router } + +Bir `APIRouter` için `route_class` parametresini de ayarlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *} + +Bu örnekte, `router` altındaki *path operations*'lar özel `TimedRoute` sınıfını kullanır ve response'u üretmek için geçen süreyi içeren ekstra bir `X-Response-Time` header'ı response'ta bulunur: + +{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *} diff --git a/docs/tr/docs/how-to/extending-openapi.md b/docs/tr/docs/how-to/extending-openapi.md new file mode 100644 index 000000000..99691946c --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/extending-openapi.md @@ -0,0 +1,80 @@ +# OpenAPI'yi Genişletme { #extending-openapi } + +Oluşturulan OpenAPI şemasını değiştirmeniz gereken bazı durumlar olabilir. + +Bu bölümde bunun nasıl yapılacağını göreceksiniz. + +## Normal süreç { #the-normal-process } + +Normal (varsayılan) süreç şöyledir. + +Bir `FastAPI` uygulamasının (instance) OpenAPI şemasını döndürmesi beklenen bir `.openapi()` metodu vardır. + +Uygulama nesnesi oluşturulurken, `/openapi.json` (ya da `openapi_url` için ne ayarladıysanız o) için bir *path operation* kaydedilir. + +Bu path operation, uygulamanın `.openapi()` metodunun sonucunu içeren bir JSON response döndürür. + +Varsayılan olarak `.openapi()` metodunun yaptığı şey, `.openapi_schema` özelliğinde içerik olup olmadığını kontrol etmek ve varsa onu döndürmektir. + +Eğer yoksa, `fastapi.openapi.utils.get_openapi` konumundaki yardımcı (utility) fonksiyonu kullanarak şemayı üretir. + +Ve `get_openapi()` fonksiyonu şu parametreleri alır: + +* `title`: Dokümanlarda gösterilen OpenAPI başlığı. +* `version`: API'nizin sürümü, örn. `2.5.0`. +* `openapi_version`: Kullanılan OpenAPI specification sürümü. Varsayılan olarak en günceli: `3.1.0`. +* `summary`: API'nin kısa özeti. +* `description`: API'nizin açıklaması; markdown içerebilir ve dokümanlarda gösterilir. +* `routes`: route'ların listesi; bunların her biri kayıtlı *path operations*'lardır. `app.routes` içinden alınırlar. + +/// info | Bilgi + +`summary` parametresi OpenAPI 3.1.0 ve üzeri sürümlerde vardır; FastAPI 0.99.0 ve üzeri tarafından desteklenmektedir. + +/// + +## Varsayılanları ezme { #overriding-the-defaults } + +Yukarıdaki bilgileri kullanarak aynı yardımcı fonksiyonla OpenAPI şemasını üretebilir ve ihtiyacınız olan her parçayı override edebilirsiniz. + +Örneğin, özel bir logo eklemek için ReDoc'un OpenAPI extension'ını ekleyelim. + +### Normal **FastAPI** { #normal-fastapi } + +Önce, tüm **FastAPI** uygulamanızı her zamanki gibi yazın: + +{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[1,4,7:9] *} + +### OpenAPI şemasını üretme { #generate-the-openapi-schema } + +Ardından, bir `custom_openapi()` fonksiyonunun içinde aynı yardımcı fonksiyonu kullanarak OpenAPI şemasını üretin: + +{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *} + +### OpenAPI şemasını değiştirme { #modify-the-openapi-schema } + +Artık OpenAPI şemasındaki `info` "object"'ine özel bir `x-logo` ekleyerek ReDoc extension'ını ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[22:24] *} + +### OpenAPI şemasını cache'leme { #cache-the-openapi-schema } + +Ürettiğiniz şemayı saklamak için `.openapi_schema` özelliğini bir "cache" gibi kullanabilirsiniz. + +Böylece bir kullanıcı API docs'larınızı her açtığında uygulamanız şemayı tekrar tekrar üretmek zorunda kalmaz. + +Şema yalnızca bir kez üretilecektir; sonraki request'ler için de aynı cache'lenmiş şema kullanılacaktır. + +{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[13:14,25:26] *} + +### Metodu override etme { #override-the-method } + +Şimdi `.openapi()` metodunu yeni fonksiyonunuzla değiştirebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[29] *} + +### Kontrol edin { #check-it } + +http://127.0.0.1:8000/redoc adresine gittiğinizde, özel logonuzu kullandığınızı göreceksiniz (bu örnekte **FastAPI**'nin logosu): + + diff --git a/docs/tr/docs/how-to/graphql.md b/docs/tr/docs/how-to/graphql.md new file mode 100644 index 000000000..fbf018874 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/graphql.md @@ -0,0 +1,60 @@ +# GraphQL { #graphql } + +**FastAPI**, **ASGI** standardını temel aldığı için ASGI ile uyumlu herhangi bir **GraphQL** kütüphanesini entegre etmek oldukça kolaydır. + +Aynı uygulama içinde normal FastAPI *path operation*'larını GraphQL ile birlikte kullanabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +**GraphQL** bazı çok özel kullanım senaryolarını çözer. + +Yaygın **web API**'lerle karşılaştırıldığında **avantajları** ve **dezavantajları** vardır. + +Kendi senaryonuz için **faydaların**, **olumsuz yönleri** telafi edip etmediğini mutlaka değerlendirin. 🤓 + +/// + +## GraphQL Kütüphaneleri { #graphql-libraries } + +Aşağıda **ASGI** desteği olan bazı **GraphQL** kütüphaneleri var. Bunları **FastAPI** ile kullanabilirsiniz: + +* Strawberry 🍓 + * FastAPI dokümantasyonu ile +* Ariadne + * FastAPI dokümantasyonu ile +* Tartiflette + * ASGI entegrasyonu sağlamak için Tartiflette ASGI ile +* Graphene + * starlette-graphene3 ile + +## Strawberry ile GraphQL { #graphql-with-strawberry } + +**GraphQL** ile çalışmanız gerekiyorsa ya da bunu istiyorsanız, **Strawberry** önerilen kütüphanedir; çünkü tasarımı **FastAPI**'nin tasarımına en yakındır ve her şey **type annotation**'lar üzerine kuruludur. + +Kullanım senaryonuza göre farklı bir kütüphaneyi tercih edebilirsiniz; ancak bana sorarsanız muhtemelen **Strawberry**'yi denemenizi önerirdim. + +Strawberry'yi FastAPI ile nasıl entegre edebileceğinize dair küçük bir ön izleme: + +{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *} + +Strawberry hakkında daha fazlasını Strawberry dokümantasyonunda öğrenebilirsiniz. + +Ayrıca FastAPI ile Strawberry dokümanlarına da göz atın. + +## Starlette'teki Eski `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette } + +Starlette'in önceki sürümlerinde Graphene ile entegrasyon için bir `GraphQLApp` sınıfı vardı. + +Bu sınıf Starlette'te kullanımdan kaldırıldı (deprecated). Ancak bunu kullanan bir kodunuz varsa, aynı kullanım senaryosunu kapsayan ve **neredeyse aynı bir interface** sağlayan starlette-graphene3'e kolayca **migrate** edebilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +GraphQL'e ihtiyacınız varsa, custom class ve type'lar yerine type annotation'lara dayandığı için yine de Strawberry'yi incelemenizi öneririm. + +/// + +## Daha Fazlasını Öğrenin { #learn-more } + +**GraphQL** hakkında daha fazlasını resmi GraphQL dokümantasyonunda öğrenebilirsiniz. + +Ayrıca yukarıda bahsedilen kütüphanelerin her biri hakkında, kendi bağlantılarından daha fazla bilgi okuyabilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md b/docs/tr/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md new file mode 100644 index 000000000..275ac5fd1 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md @@ -0,0 +1,135 @@ +# Pydantic v1'den Pydantic v2'ye Geçiş { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 } + +Eski bir FastAPI uygulamanız varsa, Pydantic'in 1. sürümünü kullanıyor olabilirsiniz. + +FastAPI 0.100.0 sürümü, Pydantic v1 veya v2 ile çalışmayı destekliyordu. Hangisi kuruluysa onu kullanıyordu. + +FastAPI 0.119.0 sürümü, v2'ye geçişi kolaylaştırmak için, Pydantic v2’nin içinden Pydantic v1’e (`pydantic.v1` olarak) kısmi destek ekledi. + +FastAPI 0.126.0 sürümü Pydantic v1 desteğini kaldırdı, ancak bir süre daha `pydantic.v1` desteğini sürdürdü. + +/// warning | Uyarı + +Pydantic ekibi, **Python 3.14** ile başlayarak Python'ın en yeni sürümleri için Pydantic v1 desteğini sonlandırdı. + +Buna `pydantic.v1` de dahildir; Python 3.14 ve üzeri sürümlerde artık desteklenmemektedir. + +Python'ın en yeni özelliklerini kullanmak istiyorsanız, Pydantic v2 kullandığınızdan emin olmanız gerekir. + +/// + +Pydantic v1 kullanan eski bir FastAPI uygulamanız varsa, burada onu Pydantic v2'ye nasıl taşıyacağınızı ve kademeli geçişi kolaylaştıran **FastAPI 0.119.0 özelliklerini** göstereceğim. + +## Resmi Kılavuz { #official-guide } + +Pydantic'in v1'den v2'ye resmi bir Migration Guide'ı vardır. + +Ayrıca nelerin değiştiğini, validasyonların artık nasıl daha doğru ve katı olduğunu, olası dikkat edilmesi gereken noktaları (caveat) vb. de içerir. + +Nelerin değiştiğini daha iyi anlamak için okuyabilirsiniz. + +## Testler { #tests } + +Uygulamanız için [testlerinizin](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} olduğundan ve bunları continuous integration (CI) üzerinde çalıştırdığınızdan emin olun. + +Bu şekilde yükseltmeyi yapabilir ve her şeyin hâlâ beklendiği gibi çalıştığını doğrulayabilirsiniz. + +## `bump-pydantic` { #bump-pydantic } + +Birçok durumda, özel özelleştirmeler olmadan standart Pydantic modelleri kullanıyorsanız, Pydantic v1'den Pydantic v2'ye geçiş sürecinin büyük kısmını otomatikleştirebilirsiniz. + +Aynı Pydantic ekibinin geliştirdiği `bump-pydantic` aracını kullanabilirsiniz. + +Bu araç, değişmesi gereken kodun büyük bir kısmını otomatik olarak dönüştürmenize yardımcı olur. + +Bundan sonra testleri çalıştırıp her şeyin çalışıp çalışmadığını kontrol edebilirsiniz. Çalışıyorsa işiniz biter. 😎 + +## v2 İçinde Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 } + +Pydantic v2, `pydantic.v1` adlı bir alt modül olarak Pydantic v1'in tamamını içerir. Ancak bu yapı, Python 3.13'ün üzerindeki sürümlerde artık desteklenmemektedir. + +Bu da şu anlama gelir: Pydantic v2'nin en güncel sürümünü kurup, bu alt modülden eski Pydantic v1 bileşenlerini import ederek, sanki eski Pydantic v1 kuruluymuş gibi kullanabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *} + +### v2 İçinde Pydantic v1 için FastAPI Desteği { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 } + +FastAPI 0.119.0'dan itibaren, v2'ye geçişi kolaylaştırmak için Pydantic v2’nin içinden Pydantic v1 kullanımına yönelik kısmi destek de vardır. + +Dolayısıyla Pydantic'i en güncel 2 sürümüne yükseltip import'ları `pydantic.v1` alt modülünü kullanacak şekilde değiştirebilirsiniz; çoğu durumda bu doğrudan çalışır. + +{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *} + +/// warning | Uyarı + +Pydantic ekibi Python 3.14'ten itibaren yeni Python sürümlerinde Pydantic v1'i artık desteklemediği için, `pydantic.v1` kullanımı da Python 3.14 ve üzeri sürümlerde desteklenmez. + +/// + +### Aynı Uygulamada Pydantic v1 ve v2 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app } + +Pydantic açısından, alanları (field) Pydantic v1 modelleriyle tanımlanmış bir Pydantic v2 modeli (ya da tersi) kullanmak **desteklenmez**. + +```mermaid +graph TB + subgraph "❌ Not Supported" + direction TB + subgraph V2["Pydantic v2 Model"] + V1Field["Pydantic v1 Model"] + end + subgraph V1["Pydantic v1 Model"] + V2Field["Pydantic v2 Model"] + end + end + + style V2 fill:#f9fff3 + style V1 fill:#fff6f0 + style V1Field fill:#fff6f0 + style V2Field fill:#f9fff3 +``` + +...ancak aynı uygulamada Pydantic v1 ve v2 kullanarak **ayrı (separated)** modeller tanımlayabilirsiniz. + +```mermaid +graph TB + subgraph "✅ Supported" + direction TB + subgraph V2["Pydantic v2 Model"] + V2Field["Pydantic v2 Model"] + end + subgraph V1["Pydantic v1 Model"] + V1Field["Pydantic v1 Model"] + end + end + + style V2 fill:#f9fff3 + style V1 fill:#fff6f0 + style V1Field fill:#fff6f0 + style V2Field fill:#f9fff3 +``` + +Bazı durumlarda, FastAPI uygulamanızda aynı **path operation** içinde hem Pydantic v1 hem de v2 modellerini kullanmak bile mümkündür: + +{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *} + +Yukarıdaki örnekte input modeli bir Pydantic v1 modelidir; output modeli ( `response_model=ItemV2` ile tanımlanan) ise bir Pydantic v2 modelidir. + +### Pydantic v1 Parametreleri { #pydantic-v1-parameters } + +Pydantic v1 modelleriyle `Body`, `Query`, `Form` vb. parametreler için FastAPI'ye özgü bazı araçları kullanmanız gerekiyorsa, Pydantic v2'ye geçişi tamamlayana kadar bunları `fastapi.temp_pydantic_v1_params` içinden import edebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *} + +### Adım Adım Geçiş { #migrate-in-steps } + +/// tip | İpucu + +Önce `bump-pydantic` ile deneyin; testleriniz geçerse ve bu yol çalışırsa tek komutla işi bitirmiş olursunuz. ✨ + +/// + +`bump-pydantic` sizin senaryonuz için uygun değilse, aynı uygulamada hem Pydantic v1 hem de v2 modellerini birlikte kullanma desteğinden yararlanarak Pydantic v2'ye kademeli şekilde geçebilirsiniz. + +Önce Pydantic'i en güncel 2 sürümüne yükseltip tüm modelleriniz için import'ları `pydantic.v1` kullanacak şekilde değiştirebilirsiniz. + +Ardından modellerinizi Pydantic v1'den v2'ye gruplar hâlinde, adım adım taşımaya başlayabilirsiniz. 🚶 diff --git a/docs/tr/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md b/docs/tr/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md new file mode 100644 index 000000000..c26411d29 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md @@ -0,0 +1,102 @@ +# Input ve Output için Ayrı OpenAPI Schema'ları (Ya da Değil) { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not } + +**Pydantic v2** yayınlandığından beri, üretilen OpenAPI eskisine göre biraz daha net ve **doğru**. 😎 + +Hatta bazı durumlarda, aynı Pydantic model için OpenAPI içinde input ve output tarafında, **default değerler** olup olmamasına bağlı olarak **iki farklı JSON Schema** bile görebilirsiniz. + +Bunun nasıl çalıştığına ve gerekirse nasıl değiştirebileceğinize bir bakalım. + +## Input ve Output için Pydantic Modelleri { #pydantic-models-for-input-and-output } + +Default değerleri olan bir Pydantic modeliniz olduğunu varsayalım; örneğin şöyle: + +{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *} + +### Input için Model { #model-for-input } + +Bu modeli şöyle input olarak kullanırsanız: + +{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *} + +...`description` alanı **zorunlu olmaz**. Çünkü `None` default değerine sahiptir. + +### Dokümanlarda Input Modeli { #input-model-in-docs } + +Bunu dokümanlarda da doğrulayabilirsiniz; `description` alanında **kırmızı yıldız** yoktur, yani required olarak işaretlenmemiştir: + +
+ +
+ +### Output için Model { #model-for-output } + +Ancak aynı modeli output olarak şöyle kullanırsanız: + +{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *} + +...`description` default değere sahip olduğu için, o alan için **hiçbir şey döndürmeseniz** bile yine de **o default değeri** alır. + +### Output Response Verisi için Model { #model-for-output-response-data } + +Dokümanlarla etkileşip response'u kontrol ederseniz, kod `description` alanlarından birine bir şey eklememiş olsa bile, JSON response default değeri (`null`) içerir: + +
+ +
+ +Bu, alanın **her zaman bir değeri olacağı** anlamına gelir; sadece bazen bu değer `None` olabilir (JSON'da `null`). + +Dolayısıyla API'nizi kullanan client'ların bu değerin var olup olmadığını kontrol etmesine gerek yoktur; **alanın her zaman mevcut olacağını varsayabilirler**, sadece bazı durumlarda default değer olan `None` gelecektir. + +Bunu OpenAPI'de ifade etmenin yolu, bu alanı **required** olarak işaretlemektir; çünkü her zaman yer alacaktır. + +Bu nedenle, bir modelin JSON Schema'sı **input mu output mu** kullanıldığına göre farklı olabilir: + +* **input** için `description` **required olmaz** +* **output** için **required olur** (ve `None` olabilir; JSON açısından `null`) + +### Dokümanlarda Output Modeli { #model-for-output-in-docs } + +Dokümanlarda output modelini de kontrol edebilirsiniz; **hem** `name` **hem de** `description` alanları **kırmızı yıldız** ile **required** olarak işaretlenmiştir: + +
+ +
+ +### Dokümanlarda Input ve Output Modelleri { #model-for-input-and-output-in-docs } + +OpenAPI içindeki tüm kullanılabilir Schema'lara (JSON Schema'lara) bakarsanız, iki tane olduğunu göreceksiniz: biri `Item-Input`, diğeri `Item-Output`. + +`Item-Input` için `description` **required değildir**, kırmızı yıldız yoktur. + +Ama `Item-Output` için `description` **required**'dır, kırmızı yıldız vardır. + +
+ +
+ +**Pydantic v2**'nin bu özelliğiyle API dokümantasyonunuz daha **hassas** olur; ayrıca autogenerated client'lar ve SDK'lar kullanıyorsanız, onlar da daha tutarlı ve daha iyi bir **developer experience** ile daha doğru üretilir. 🎉 + +## Schema'ları Ayırma { #do-not-separate-schemas } + +Bazı durumlarda **input ve output için aynı schema'yı** kullanmak isteyebilirsiniz. + +Bunun muhtemelen en yaygın nedeni, halihazırda autogenerated client kodlarınız/SDK'larınızın olması ve henüz bunların hepsini güncellemek istememenizdir. Büyük ihtimalle bir noktada güncellemek isteyeceksiniz, ama belki şu an değil. + +Bu durumda **FastAPI**'de bu özelliği `separate_input_output_schemas=False` parametresiyle kapatabilirsiniz. + +/// info | Bilgi + +`separate_input_output_schemas` desteği FastAPI `0.102.0` sürümünde eklendi. 🤓 + +/// + +{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial002_py310.py hl[10] *} + +### Dokümanlarda Input ve Output Modelleri için Aynı Schema { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs } + +Artık model için input ve output tarafında tek bir schema olur: sadece `Item`. Ayrıca `description` alanı **required değildir**: + +
+ +
diff --git a/docs/tr/docs/how-to/testing-database.md b/docs/tr/docs/how-to/testing-database.md new file mode 100644 index 000000000..a2062f6c2 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/testing-database.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Bir Veritabanını Test Etmek { #testing-a-database } + +Veritabanları, SQL ve SQLModel hakkında SQLModel dokümantasyonundan öğrenebilirsiniz. 🤓 + +Ayrıca SQLModel'i FastAPI ile kullanmaya dair mini bir tutorial da var. ✨ + +Bu tutorial içinde SQL veritabanlarını test etme hakkında bir bölüm de bulunuyor. 😎 diff --git a/docs/tr/docs/index.md b/docs/tr/docs/index.md index 9cffd4274..16c425f5d 100644 --- a/docs/tr/docs/index.md +++ b/docs/tr/docs/index.md @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" Şu içerikle `main.py` adında bir dosya oluşturalım: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): Eğer kodunuz `async` / `await` kullanıyorsa, `async def` kullanın: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ Alternatif otomatik dokümantasyonu göreceksiniz (`starlette.background`’dan gelir. + +`fastapi` üzerinden import edebilmeniz ve yanlışlıkla `starlette.background` içindeki alternatif `BackgroundTask`’i (sonunda `s` olmadan) import etmemeniz için FastAPI’nin içine doğrudan import/eklenmiştir. + +Sadece `BackgroundTasks` (ve `BackgroundTask` değil) kullanarak, bunu bir *path operation function* parametresi olarak kullanmak ve gerisini **FastAPI**’nin sizin için halletmesini sağlamak mümkündür; tıpkı `Request` objesini doğrudan kullanırken olduğu gibi. + +FastAPI’de `BackgroundTask`’i tek başına kullanmak hâlâ mümkündür; ancak bu durumda objeyi kendi kodunuzda oluşturmanız ve onu içeren bir Starlette `Response` döndürmeniz gerekir. + +Daha fazla detayı Starlette’in Background Tasks için resmi dokümantasyonunda görebilirsiniz. + +## Dikkat Edilmesi Gerekenler { #caveat } + +Yoğun arka plan hesaplamaları yapmanız gerekiyorsa ve bunun aynı process tarafından çalıştırılmasına şart yoksa (örneğin memory, değişkenler vb. paylaşmanız gerekmiyorsa), Celery gibi daha büyük araçları kullanmak size fayda sağlayabilir. + +Bunlar genellikle daha karmaşık konfigurasyonlar ve RabbitMQ veya Redis gibi bir mesaj/iş kuyruğu yöneticisi gerektirir; ancak arka plan görevlerini birden fazla process’te ve özellikle birden fazla server’da çalıştırmanıza olanak tanırlar. + +Ancak aynı **FastAPI** app’i içindeki değişkenlere ve objelere erişmeniz gerekiyorsa veya küçük arka plan görevleri (email bildirimi göndermek gibi) yapacaksanız, doğrudan `BackgroundTasks` kullanabilirsiniz. + +## Özet { #recap } + +Arka plan görevleri eklemek için *path operation function*’larda ve dependency’lerde parametre olarak `BackgroundTasks`’i import edip kullanın. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/bigger-applications.md b/docs/tr/docs/tutorial/bigger-applications.md new file mode 100644 index 000000000..d8a4b8208 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/bigger-applications.md @@ -0,0 +1,504 @@ +# Daha Büyük Uygulamalar - Birden Fazla Dosya { #bigger-applications-multiple-files } + +Bir uygulama veya web API geliştirirken, her şeyi tek bir dosyaya sığdırabilmek nadirdir. + +**FastAPI**, tüm esnekliği korurken uygulamanızı yapılandırmanıza yardımcı olan pratik bir araç sunar. + +/// info | Bilgi + +Flask'ten geliyorsanız, bu yapı Flask'in Blueprints'ine denk gelir. + +/// + +## Örnek Bir Dosya Yapısı { #an-example-file-structure } + +Diyelim ki şöyle bir dosya yapınız var: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +│   ├── dependencies.py +│   └── routers +│   │ ├── __init__.py +│   │ ├── items.py +│   │ └── users.py +│   └── internal +│   ├── __init__.py +│   └── admin.py +``` + +/// tip | İpucu + +Birden fazla `__init__.py` dosyası var: her dizinde veya alt dizinde bir tane. + +Bu sayede bir dosyadaki kodu diğerine import edebilirsiniz. + +Örneğin `app/main.py` içinde şöyle bir satırınız olabilir: + +``` +from app.routers import items +``` + +/// + +* `app` dizini her şeyi içerir. Ayrıca boş bir `app/__init__.py` dosyası olduğu için bir "Python package" (bir "Python module" koleksiyonu) olur: `app`. +* İçinde bir `app/main.py` dosyası vardır. Bir Python package'in (içinde `__init__.py` dosyası olan bir dizinin) içinde olduğundan, o package'in bir "module"’üdür: `app.main`. +* Benzer şekilde `app/dependencies.py` dosyası da bir "module"’dür: `app.dependencies`. +* `app/routers/` adında bir alt dizin vardır ve içinde başka bir `__init__.py` dosyası bulunur; dolayısıyla bu bir "Python subpackage"’dir: `app.routers`. +* `app/routers/items.py` dosyası `app/routers/` package’i içinde olduğundan bir submodule’dür: `app.routers.items`. +* `app/routers/users.py` için de aynı şekilde, başka bir submodule’dür: `app.routers.users`. +* `app/internal/` adında bir alt dizin daha vardır ve içinde başka bir `__init__.py` dosyası bulunur; dolayısıyla bu da bir "Python subpackage"’dir: `app.internal`. +* Ve `app/internal/admin.py` dosyası başka bir submodule’dür: `app.internal.admin`. + + + +Aynı dosya yapısı, yorumlarla birlikte: + +```bash +. +├── app # "app" bir Python package'idir +│   ├── __init__.py # bu dosya, "app"i bir "Python package" yapar +│   ├── main.py # "main" module'ü, örn. import app.main +│   ├── dependencies.py # "dependencies" module'ü, örn. import app.dependencies +│   └── routers # "routers" bir "Python subpackage"idir +│   │ ├── __init__.py # "routers"ı bir "Python subpackage" yapar +│   │ ├── items.py # "items" submodule'ü, örn. import app.routers.items +│   │ └── users.py # "users" submodule'ü, örn. import app.routers.users +│   └── internal # "internal" bir "Python subpackage"idir +│   ├── __init__.py # "internal"ı bir "Python subpackage" yapar +│   └── admin.py # "admin" submodule'ü, örn. import app.internal.admin +``` + +## `APIRouter` { #apirouter } + +Diyelim ki sadece kullanıcıları yönetmeye ayrılmış dosyanız `/app/routers/users.py` içindeki submodule olsun. + +Kullanıcılarla ilgili *path operation*’ları, kodun geri kalanından ayrı tutmak istiyorsunuz; böylece düzenli kalır. + +Ancak bu hâlâ aynı **FastAPI** uygulaması/web API’sinin bir parçasıdır (aynı "Python Package" içinde). + +Bu module için *path operation*’ları `APIRouter` kullanarak oluşturabilirsiniz. + +### `APIRouter` Import Edin { #import-apirouter } + +`FastAPI` class’ında yaptığınız gibi import edip bir "instance" oluşturursunuz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *} + +### `APIRouter` ile *Path Operations* { #path-operations-with-apirouter } + +Sonra bunu kullanarak *path operation*’larınızı tanımlarsınız. + +`FastAPI` class’ını nasıl kullanıyorsanız aynı şekilde kullanın: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *} + +`APIRouter`’ı "mini bir `FastAPI`" class’ı gibi düşünebilirsiniz. + +Aynı seçeneklerin hepsi desteklenir. + +Aynı `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, vb. + +/// tip | İpucu + +Bu örnekte değişkenin adı `router`. Ancak istediğiniz gibi adlandırabilirsiniz. + +/// + +Bu `APIRouter`’ı ana `FastAPI` uygulamasına ekleyeceğiz; ama önce dependency’lere ve bir diğer `APIRouter`’a bakalım. + +## Dependencies { #dependencies } + +Uygulamanın birden fazla yerinde kullanılacak bazı dependency’lere ihtiyacımız olacağını görüyoruz. + +Bu yüzden onları ayrı bir `dependencies` module’üne koyuyoruz (`app/dependencies.py`). + +Şimdi, özel bir `X-Token` header'ını okumak için basit bir dependency kullanalım: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *} + +/// tip | İpucu + +Örneği basit tutmak için uydurma bir header kullanıyoruz. + +Ancak gerçek senaryolarda, entegre [Security yardımcı araçlarını](security/index.md){.internal-link target=_blank} kullanarak daha iyi sonuç alırsınız. + +/// + +## `APIRouter` ile Başka Bir Module { #another-module-with-apirouter } + +Diyelim ki uygulamanızdaki "items" ile ilgili endpoint'ler de `app/routers/items.py` module’ünde olsun. + +Şunlar için *path operation*’larınız var: + +* `/items/` +* `/items/{item_id}` + +Bu, `app/routers/users.py` ile aynı yapıdadır. + +Ancak biraz daha akıllı davranıp kodu sadeleştirmek istiyoruz. + +Bu module’deki tüm *path operation*’ların şu ortak özelliklere sahip olduğunu biliyoruz: + +* Path `prefix`: `/items`. +* `tags`: (tek bir tag: `items`). +* Ek `responses`. +* `dependencies`: hepsinin, oluşturduğumuz `X-Token` dependency’sine ihtiyacı var. + +Dolayısıyla bunları her *path operation*’a tek tek eklemek yerine `APIRouter`’a ekleyebiliriz. + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *} + +Her *path operation*’ın path’i aşağıdaki gibi `/` ile başlamak zorunda olduğundan: + +```Python hl_lines="1" +@router.get("/{item_id}") +async def read_item(item_id: str): + ... +``` + +...prefix’in sonunda `/` olmamalıdır. + +Yani bu örnekte prefix `/items` olur. + +Ayrıca, bu router içindeki tüm *path operation*’lara uygulanacak bir `tags` listesi ve ek `responses` da ekleyebiliriz. + +Ve router’daki tüm *path operation*’lara eklenecek, her request için çalıştırılıp çözülecek bir `dependencies` listesi de ekleyebiliriz. + +/// tip | İpucu + +[ *path operation decorator*’larındaki dependency’lerde](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} olduğu gibi, *path operation function*’ınıza herhangi bir değer aktarılmayacağını unutmayın. + +/// + +Sonuç olarak item path’leri artık: + +* `/items/` +* `/items/{item_id}` + +...tam da istediğimiz gibi olur. + +* Hepsi, içinde tek bir string `"items"` bulunan bir tag listesiyle işaretlenir. + * Bu "tags", özellikle otomatik interaktif dokümantasyon sistemleri (OpenAPI) için çok faydalıdır. +* Hepsi önceden tanımlı `responses`’ları içerir. +* Bu *path operation*’ların hepsinde, öncesinde `dependencies` listesi değerlendirilip çalıştırılır. + * Ayrıca belirli bir *path operation* içinde dependency tanımlarsanız, **onlar da çalıştırılır**. + * Önce router dependency’leri, sonra decorator’daki [`dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, sonra da normal parametre dependency’leri çalışır. + * Ayrıca [`scopes` ile `Security` dependency’leri](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank} de ekleyebilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +`APIRouter` içinde `dependencies` kullanmak, örneğin bir grup *path operation* için kimlik doğrulamayı zorunlu kılmakta kullanılabilir. Dependency’leri tek tek her birine eklemeseniz bile. + +/// + +/// check | Ek bilgi + +`prefix`, `tags`, `responses` ve `dependencies` parametreleri (çoğu başka örnekte olduğu gibi) kod tekrarını önlemenize yardımcı olan, **FastAPI**’nin bir özelliğidir. + +/// + +### Dependency'leri Import Edin { #import-the-dependencies } + +Bu kod `app.routers.items` module’ünde, yani `app/routers/items.py` dosyasında duruyor. + +Dependency function’ını ise `app.dependencies` module’ünden, yani `app/dependencies.py` dosyasından almamız gerekiyor. + +Bu yüzden dependency’ler için `..` ile relative import kullanıyoruz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *} + +#### Relative Import Nasıl Çalışır { #how-relative-imports-work } + +/// tip | İpucu + +Import’ların nasıl çalıştığını çok iyi biliyorsanız, bir sonraki bölüme geçin. + +/// + +Tek bir nokta `.`, örneğin: + +```Python +from .dependencies import get_token_header +``` + +şu anlama gelir: + +* Bu module’ün (yani `app/routers/items.py` dosyasının) bulunduğu package içinden başla ( `app/routers/` dizini)... +* `dependencies` module’ünü bul (`app/routers/dependencies.py` gibi hayali bir dosya)... +* ve oradan `get_token_header` function’ını import et. + +Ama o dosya yok; bizim dependency’lerimiz `app/dependencies.py` dosyasında. + +Uygulama/dosya yapımızın nasıl göründüğünü hatırlayın: + + + +--- + +İki nokta `..`, örneğin: + +```Python +from ..dependencies import get_token_header +``` + +şu anlama gelir: + +* Bu module’ün bulunduğu package içinden başla (`app/routers/` dizini)... +* üst (parent) package’e çık (`app/` dizini)... +* burada `dependencies` module’ünü bul (`app/dependencies.py` dosyası)... +* ve oradan `get_token_header` function’ını import et. + +Bu doğru şekilde çalışır! 🎉 + +--- + +Aynı şekilde, üç nokta `...` kullansaydık: + +```Python +from ...dependencies import get_token_header +``` + +şu anlama gelirdi: + +* Bu module’ün bulunduğu package içinden başla (`app/routers/` dizini)... +* üst package’e çık (`app/` dizini)... +* sonra bir üstüne daha çık (orada bir üst package yok; `app` en üst seviye 😱)... +* ve orada `dependencies` module’ünü bul (`app/dependencies.py` dosyası)... +* ve oradan `get_token_header` function’ını import et. + +Bu, `app/` dizininin üstünde, kendi `__init__.py` dosyası olan başka bir package’e işaret ederdi. Ama bizde böyle bir şey yok. Dolayısıyla bu örnekte hata verirdi. 🚨 + +Artık nasıl çalıştığını bildiğinize göre, uygulamalarınız ne kadar karmaşık olursa olsun relative import’ları kullanabilirsiniz. 🤓 + +### Özel `tags`, `responses` ve `dependencies` Ekleyin { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies } + +`/items` prefix’ini ya da `tags=["items"]` değerini her *path operation*’a tek tek eklemiyoruz; çünkü bunları `APIRouter`’a ekledik. + +Ama yine de belirli bir *path operation*’a uygulanacak _ek_ `tags` tanımlayabilir, ayrıca o *path operation*’a özel `responses` ekleyebiliriz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *} + +/// tip | İpucu + +Bu son *path operation*’da tag kombinasyonu şöyle olur: `["items", "custom"]`. + +Ayrıca dokümantasyonda iki response da görünür: biri `404`, diğeri `403`. + +/// + +## Ana `FastAPI` { #the-main-fastapi } + +Şimdi `app/main.py` module’üne bakalım. + +Burada `FastAPI` class’ını import edip kullanırsınız. + +Bu dosya, uygulamanızda her şeyi bir araya getiren ana dosya olacak. + +Mantığın büyük kısmı artık kendi module’lerinde yaşayacağı için ana dosya oldukça basit kalır. + +### `FastAPI` Import Edin { #import-fastapi } + +Normal şekilde bir `FastAPI` class’ı oluşturursunuz. + +Hatta her `APIRouter` için olan dependency’lerle birleştirilecek [global dependencies](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank} bile tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *} + +### `APIRouter` Import Edin { #import-the-apirouter } + +Şimdi `APIRouter` içeren diğer submodule’leri import ediyoruz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *} + +`app/routers/users.py` ve `app/routers/items.py` dosyaları aynı Python package’i olan `app`’in parçası olan submodule’ler olduğu için, onları "relative import" ile tek bir nokta `.` kullanarak import edebiliriz. + +### Import Nasıl Çalışır { #how-the-importing-works } + +Şu bölüm: + +```Python +from .routers import items, users +``` + +şu anlama gelir: + +* Bu module’ün (yani `app/main.py` dosyasının) bulunduğu package içinden başla (`app/` dizini)... +* `routers` subpackage’ini bul (`app/routers/` dizini)... +* ve buradan `items` submodule’ünü (`app/routers/items.py`) ve `users` submodule’ünü (`app/routers/users.py`) import et... + +`items` module’ünün içinde `router` adında bir değişken vardır (`items.router`). Bu, `app/routers/items.py` dosyasında oluşturduğumuz aynı değişkendir; bir `APIRouter` nesnesidir. + +Sonra aynı işlemi `users` module’ü için de yaparız. + +Ayrıca şöyle de import edebilirdik: + +```Python +from app.routers import items, users +``` + +/// info | Bilgi + +İlk sürüm "relative import"tur: + +```Python +from .routers import items, users +``` + +İkinci sürüm "absolute import"tur: + +```Python +from app.routers import items, users +``` + +Python Packages ve Modules hakkında daha fazlası için, Python'ın Modules ile ilgili resmi dokümantasyonunu okuyun. + +/// + +### İsim Çakışmalarını Önleyin { #avoid-name-collisions } + +`items` submodule’ünü doğrudan import ediyoruz; sadece içindeki `router` değişkenini import etmiyoruz. + +Çünkü `users` submodule’ünde de `router` adlı başka bir değişken var. + +Eğer şöyle sırayla import etseydik: + +```Python +from .routers.items import router +from .routers.users import router +``` + +`users` içindeki `router`, `items` içindeki `router`’ın üstüne yazardı ve ikisini aynı anda kullanamazdık. + +Bu yüzden ikisini de aynı dosyada kullanabilmek için submodule’leri doğrudan import ediyoruz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[5] title["app/main.py"] *} + +### `users` ve `items` için `APIRouter`’ları Dahil Edin { #include-the-apirouters-for-users-and-items } + +Şimdi `users` ve `items` submodule’lerindeki `router`’ları dahil edelim: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *} + +/// info | Bilgi + +`users.router`, `app/routers/users.py` dosyasının içindeki `APIRouter`’ı içerir. + +`items.router` ise `app/routers/items.py` dosyasının içindeki `APIRouter`’ı içerir. + +/// + +`app.include_router()` ile her bir `APIRouter`’ı ana `FastAPI` uygulamasına ekleyebiliriz. + +Böylece o router içindeki tüm route’lar uygulamanın bir parçası olarak dahil edilir. + +/// note | Teknik Detaylar + +Aslında içeride, `APIRouter` içinde tanımlanan her *path operation* için bir *path operation* oluşturur. + +Yani perde arkasında, her şey tek bir uygulamaymış gibi çalışır. + +/// + +/// check | Ek bilgi + +Router’ları dahil ederken performans konusunda endişelenmeniz gerekmez. + +Bu işlem mikrosaniyeler sürer ve sadece startup sırasında olur. + +Dolayısıyla performansı etkilemez. ⚡ + +/// + +### Özel `prefix`, `tags`, `responses` ve `dependencies` ile Bir `APIRouter` Dahil Edin { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies } + +Şimdi, kurumunuzun size `app/internal/admin.py` dosyasını verdiğini düşünelim. + +Bu dosyada, kurumunuzun birden fazla proje arasında paylaştığı bazı admin *path operation*’larını içeren bir `APIRouter` var. + +Bu örnekte çok basit olacak. Ancak kurum içinde başka projelerle paylaşıldığı için, bunu değiştirip `prefix`, `dependencies`, `tags` vs. doğrudan `APIRouter`’a ekleyemediğimizi varsayalım: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *} + +Yine de bu `APIRouter`’ı dahil ederken özel bir `prefix` ayarlamak istiyoruz ki tüm *path operation*’ları `/admin` ile başlasın; ayrıca bu projede hâlihazırda kullandığımız `dependencies` ile güvene almak, `tags` ve `responses` eklemek istiyoruz. + +Orijinal `APIRouter`’ı değiştirmeden, bu parametreleri `app.include_router()`’a vererek hepsini tanımlayabiliriz: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *} + +Böylece orijinal `APIRouter` değişmeden kalır; yani aynı `app/internal/admin.py` dosyasını kurum içindeki diğer projelerle de paylaşmaya devam edebiliriz. + +Sonuç olarak, uygulamamızda `admin` module’ündeki her bir *path operation* şunlara sahip olur: + +* `/admin` prefix’i. +* `admin` tag’i. +* `get_token_header` dependency’si. +* `418` response’u. 🍵 + +Ancak bu sadece bizim uygulamamızdaki o `APIRouter` için geçerlidir; onu kullanan diğer kodlar için değil. + +Dolayısıyla örneğin diğer projeler aynı `APIRouter`’ı farklı bir authentication yöntemiyle kullanabilir. + +### Bir *Path Operation* Dahil Edin { #include-a-path-operation } + +*Path operation*’ları doğrudan `FastAPI` uygulamasına da ekleyebiliriz. + +Burada bunu yapıyoruz... sadece yapabildiğimizi göstermek için 🤷: + +{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *} + +ve `app.include_router()` ile eklenen diğer tüm *path operation*’larla birlikte doğru şekilde çalışır. + +/// info | Çok Teknik Detaylar + +**Not**: Bu oldukça teknik bir detay; büyük ihtimalle **direkt geçebilirsiniz**. + +--- + +`APIRouter`’lar "mount" edilmez; uygulamanın geri kalanından izole değildir. + +Çünkü *path operation*’larını OpenAPI şemasına ve kullanıcı arayüzlerine dahil etmek istiyoruz. + +Onları tamamen izole edip bağımsız şekilde "mount" edemediğimiz için, *path operation*’lar doğrudan eklenmek yerine "klonlanır" (yeniden oluşturulur). + +/// + +## Otomatik API Dokümanını Kontrol Edin { #check-the-automatic-api-docs } + +Şimdi uygulamanızı çalıştırın: + +
+ +```console +$ fastapi dev app/main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Ve dokümanları http://127.0.0.1:8000/docs adresinde açın. + +Tüm submodule’lerdeki path’leri, doğru path’ler (ve prefix’ler) ve doğru tag’lerle birlikte içeren otomatik API dokümanını göreceksiniz: + + + +## Aynı Router'ı Farklı `prefix` ile Birden Fazla Kez Dahil Edin { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix } + +`.include_router()` ile aynı router’ı farklı prefix’ler kullanarak birden fazla kez de dahil edebilirsiniz. + +Örneğin aynı API’yi `/api/v1` ve `/api/latest` gibi farklı prefix’ler altında sunmak için faydalı olabilir. + +Bu, muhtemelen ihtiyacınız olmayan ileri seviye bir kullanımdır; ancak gerekirse diye mevcut. + +## Bir `APIRouter`’ı Başka Birine Dahil Edin { #include-an-apirouter-in-another } + +Bir `APIRouter`’ı `FastAPI` uygulamasına dahil ettiğiniz gibi, bir `APIRouter`’ı başka bir `APIRouter`’a da şu şekilde dahil edebilirsiniz: + +```Python +router.include_router(other_router) +``` + +`router`’ı `FastAPI` uygulamasına dahil etmeden önce bunu yaptığınızdan emin olun; böylece `other_router` içindeki *path operation*’lar da dahil edilmiş olur. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/body-fields.md b/docs/tr/docs/tutorial/body-fields.md new file mode 100644 index 000000000..6a0f3314a --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/body-fields.md @@ -0,0 +1,60 @@ +# Body - Alanlar { #body-fields } + +`Query`, `Path` ve `Body` ile *path operation function* parametrelerinde ek doğrulama ve metadata tanımlayabildiğiniz gibi, Pydantic modellerinin içinde de Pydantic'in `Field`'ını kullanarak doğrulama ve metadata tanımlayabilirsiniz. + +## `Field`'ı import edin { #import-field } + +Önce import etmeniz gerekir: + +{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *} + +/// warning | Uyarı + +`Field`'ın, diğerlerinin (`Query`, `Path`, `Body` vb.) aksine `fastapi`'den değil doğrudan `pydantic`'den import edildiğine dikkat edin. + +/// + +## Model attribute'larını tanımlayın { #declare-model-attributes } + +Ardından `Field`'ı model attribute'larıyla birlikte kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *} + +`Field`, `Query`, `Path` ve `Body` ile aynı şekilde çalışır; aynı parametrelerin tamamına sahiptir, vb. + +/// note | Teknik Detaylar + +Aslında, `Query`, `Path` ve birazdan göreceğiniz diğerleri, ortak bir `Param` sınıfının alt sınıflarından nesneler oluşturur; `Param` sınıfı da Pydantic'in `FieldInfo` sınıfının bir alt sınıfıdır. + +Pydantic'in `Field`'ı da `FieldInfo`'nun bir instance'ını döndürür. + +`Body` ayrıca doğrudan `FieldInfo`'nun bir alt sınıfından nesneler döndürür. Daha sonra göreceğiniz başka bazıları da `Body` sınıfının alt sınıflarıdır. + +`fastapi`'den `Query`, `Path` ve diğerlerini import ettiğinizde, bunların aslında özel sınıflar döndüren fonksiyonlar olduğunu unutmayın. + +/// + +/// tip | İpucu + +Type, varsayılan değer ve `Field` ile tanımlanan her model attribute'unun yapısının, *path operation function* parametresiyle aynı olduğuna dikkat edin; sadece `Path`, `Query` ve `Body` yerine `Field` kullanılmıştır. + +/// + +## Ek bilgi ekleyin { #add-extra-information } + +`Field`, `Query`, `Body` vb. içinde ek bilgi tanımlayabilirsiniz. Bu bilgiler oluşturulan JSON Schema'ya dahil edilir. + +Örnek (examples) tanımlamayı öğrenirken, dokümanların ilerleyen kısımlarında ek bilgi ekleme konusunu daha ayrıntılı göreceksiniz. + +/// warning | Uyarı + +`Field`'a geçirilen ekstra key'ler, uygulamanız için üretilen OpenAPI schema'sında da yer alır. +Bu key'ler OpenAPI spesifikasyonunun bir parçası olmak zorunda olmadığından, örneğin [OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/) gibi bazı OpenAPI araçları üretilen schema'nızla çalışmayabilir. + +/// + +## Özet { #recap } + +Model attribute'ları için ek doğrulamalar ve metadata tanımlamak üzere Pydantic'in `Field`'ını kullanabilirsiniz. + +Ayrıca, ek keyword argument'ları kullanarak JSON Schema'ya ekstra metadata da iletebilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/tr/docs/tutorial/body-multiple-params.md new file mode 100644 index 000000000..29970ca40 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -0,0 +1,175 @@ +# Body - Birden Fazla Parametre { #body-multiple-parameters } + +Artık `Path` ve `Query` kullanmayı gördüğümüze göre, request body bildirimlerinin daha ileri kullanım senaryolarına bakalım. + +## `Path`, `Query` ve body parametrelerini karıştırma { #mix-path-query-and-body-parameters } + +Öncelikle, elbette `Path`, `Query` ve request body parametre bildirimlerini serbestçe karıştırabilirsiniz ve **FastAPI** ne yapacağını bilir. + +Ayrıca, varsayılan değeri `None` yaparak body parametrelerini opsiyonel olarak da tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *} + +/// note | Not + +Bu durumda body'den alınacak `item` opsiyoneldir. Çünkü varsayılan değeri `None` olarak ayarlanmıştır. + +/// + +## Birden fazla body parametresi { #multiple-body-parameters } + +Önceki örnekte, *path operation*'lar `Item`'ın özelliklerini içeren bir JSON body beklerdi, örneğin: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2 +} +``` + +Ancak birden fazla body parametresi de tanımlayabilirsiniz; örneğin `item` ve `user`: + +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *} + + +Bu durumda **FastAPI**, fonksiyonda birden fazla body parametresi olduğunu fark eder (iki parametre de Pydantic modelidir). + +Bunun üzerine, body içinde anahtar (field name) olarak parametre adlarını kullanır ve şu şekilde bir body bekler: + +```JSON +{ + "item": { + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2 + }, + "user": { + "username": "dave", + "full_name": "Dave Grohl" + } +} +``` + +/// note | Not + +`item` daha öncekiyle aynı şekilde tanımlanmış olsa bile, artık body içinde `item` anahtarı altında gelmesi beklenir. + +/// + +**FastAPI**, request'ten otomatik dönüşümü yapar; böylece `item` parametresi kendi içeriğini alır, `user` için de aynı şekilde olur. + +Birleşik verinin validasyonunu yapar ve OpenAPI şeması ile otomatik dokümantasyonda da bunu bu şekilde dokümante eder. + +## Body içinde tekil değerler { #singular-values-in-body } + +Query ve path parametreleri için ek veri tanımlamak üzere `Query` ve `Path` olduğu gibi, **FastAPI** bunların karşılığı olarak `Body` de sağlar. + +Örneğin, önceki modeli genişleterek, aynı body içinde `item` ve `user` dışında bir de `importance` anahtarı olmasını isteyebilirsiniz. + +Bunu olduğu gibi tanımlarsanız, tekil bir değer olduğu için **FastAPI** bunun bir query parametresi olduğunu varsayar. + +Ama `Body` kullanarak, **FastAPI**'ye bunu body içinde başka bir anahtar olarak ele almasını söyleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *} + + +Bu durumda **FastAPI** şu şekilde bir body bekler: + +```JSON +{ + "item": { + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2 + }, + "user": { + "username": "dave", + "full_name": "Dave Grohl" + }, + "importance": 5 +} +``` + +Yine veri tiplerini dönüştürür, validate eder, dokümante eder, vb. + +## Birden fazla body parametresi ve query { #multiple-body-params-and-query } + +Elbette ihtiyaç duyduğunuzda, body parametrelerine ek olarak query parametreleri de tanımlayabilirsiniz. + +Varsayılan olarak tekil değerler query parametresi olarak yorumlandığı için, ayrıca `Query` eklemeniz gerekmez; şöyle yazmanız yeterlidir: + +```Python +q: str | None = None +``` + +Ya da Python 3.9'da: + +```Python +q: Union[str, None] = None +``` + +Örneğin: + +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *} + + +/// info | Bilgi + +`Body`, `Query`, `Path` ve daha sonra göreceğiniz diğerleriyle aynı ek validasyon ve metadata parametrelerine de sahiptir. + +/// + +## Tek bir body parametresini gömme { #embed-a-single-body-parameter } + +Diyelim ki Pydantic'teki `Item` modelinden gelen yalnızca tek bir `item` body parametreniz var. + +Varsayılan olarak **FastAPI**, body'nin doğrudan bu modelin içeriği olmasını bekler. + +Ancak, ek body parametreleri tanımladığınızda olduğu gibi, `item` anahtarı olan bir JSON ve onun içinde modelin içeriğini beklemesini istiyorsanız, `Body`'nin özel parametresi olan `embed`'i kullanabilirsiniz: + +```Python +item: Item = Body(embed=True) +``` + +yani şöyle: + +{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *} + + +Bu durumda **FastAPI** şu şekilde bir body bekler: + +```JSON hl_lines="2" +{ + "item": { + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2 + } +} +``` + +şunun yerine: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2 +} +``` + +## Özet { #recap } + +Bir request yalnızca tek bir body içerebilse de, *path operation function*'ınıza birden fazla body parametresi ekleyebilirsiniz. + +Ancak **FastAPI** bunu yönetir; fonksiyonunuza doğru veriyi verir ve *path operation* içinde doğru şemayı validate edip dokümante eder. + +Ayrıca tekil değerlerin body'nin bir parçası olarak alınmasını da tanımlayabilirsiniz. + +Ve yalnızca tek bir parametre tanımlanmış olsa bile, **FastAPI**'ye body'yi bir anahtarın içine gömmesini söyleyebilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/tr/docs/tutorial/body-nested-models.md new file mode 100644 index 000000000..b4ffef3f1 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/body-nested-models.md @@ -0,0 +1,220 @@ +# Body - İç İçe Modeller { #body-nested-models } + +**FastAPI** ile (Pydantic sayesinde) istediğiniz kadar derin iç içe geçmiş modelleri tanımlayabilir, doğrulayabilir, dokümante edebilir ve kullanabilirsiniz. + +## List alanları { #list-fields } + +Bir attribute’u bir alt tipe sahip olacak şekilde tanımlayabilirsiniz. Örneğin, bir Python `list`: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *} + +Bu, `tags`’in bir list olmasını sağlar; ancak list’in elemanlarının tipini belirtmez. + +## Tip parametresi olan list alanları { #list-fields-with-type-parameter } + +Ancak Python’da, iç tipleri olan list’leri (ya da "type parameter" içeren tipleri) tanımlamanın belirli bir yolu vardır: + +### Tip parametresiyle bir `list` tanımlayın { #declare-a-list-with-a-type-parameter } + +`list`, `dict`, `tuple` gibi type parameter (iç tip) alan tipleri tanımlamak için, iç tipi(leri) köşeli parantezlerle "type parameter" olarak verin: `[` ve `]` + +```Python +my_list: list[str] +``` + +Bu, tip tanımları için standart Python sözdizimidir. + +İç tipleri olan model attribute’ları için de aynı standart sözdizimini kullanın. + +Dolayısıyla örneğimizde, `tags`’i özel olarak bir "string list’i" yapabiliriz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *} + +## Set tipleri { #set-types } + +Sonra bunu düşününce, tag’lerin tekrar etmemesi gerektiğini fark ederiz; büyük ihtimalle benzersiz string’ler olmalıdır. + +Python’da benzersiz öğelerden oluşan kümeler için özel bir veri tipi vardır: `set`. + +O zaman `tags`’i string’lerden oluşan bir set olarak tanımlayabiliriz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *} + +Böylece duplicate veri içeren bir request alsanız bile, bu veri benzersiz öğelerden oluşan bir set’e dönüştürülür. + +Ve bu veriyi ne zaman output etseniz, kaynakta duplicate olsa bile, benzersiz öğelerden oluşan bir set olarak output edilir. + +Ayrıca buna göre annotate / dokümante edilir. + +## İç İçe Modeller { #nested-models } + +Bir Pydantic modelinin her attribute’unun bir tipi vardır. + +Ancak bu tip, kendi başına başka bir Pydantic modeli de olabilir. + +Yani belirli attribute adları, tipleri ve validation kurallarıyla derin iç içe JSON "object"leri tanımlayabilirsiniz. + +Hem de istediğiniz kadar iç içe. + +### Bir alt model tanımlayın { #define-a-submodel } + +Örneğin bir `Image` modeli tanımlayabiliriz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *} + +### Alt modeli tip olarak kullanın { #use-the-submodel-as-a-type } + +Ardından bunu bir attribute’un tipi olarak kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *} + +Bu da **FastAPI**’nin aşağıdakine benzer bir body bekleyeceği anlamına gelir: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2, + "tags": ["rock", "metal", "bar"], + "image": { + "url": "http://example.com/baz.jpg", + "name": "The Foo live" + } +} +``` + +Yine, sadece bu tanımı yaparak **FastAPI** ile şunları elde edersiniz: + +* Editör desteği (tamamlama vb.), iç içe modeller için bile +* Veri dönüştürme +* Veri doğrulama (validation) +* Otomatik dokümantasyon + +## Özel tipler ve doğrulama { #special-types-and-validation } + +`str`, `int`, `float` vb. normal tekil tiplerin yanında, `str`’den türeyen daha karmaşık tekil tipleri de kullanabilirsiniz. + +Tüm seçenekleri görmek için Pydantic Type Overview sayfasına göz atın. Sonraki bölümde bazı örnekleri göreceksiniz. + +Örneğin `Image` modelinde bir `url` alanımız olduğuna göre, bunu `str` yerine Pydantic’in `HttpUrl` tipinden bir instance olacak şekilde tanımlayabiliriz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *} + +String’in geçerli bir URL olup olmadığı kontrol edilir ve JSON Schema / OpenAPI’de de buna göre dokümante edilir. + +## Alt modellerden oluşan list’lere sahip attribute’lar { #attributes-with-lists-of-submodels } + +Pydantic modellerini `list`, `set` vb. tiplerin alt tipi olarak da kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *} + +Bu, aşağıdaki gibi bir JSON body bekler (dönüştürür, doğrular, dokümante eder vb.): + +```JSON hl_lines="11" +{ + "name": "Foo", + "description": "The pretender", + "price": 42.0, + "tax": 3.2, + "tags": [ + "rock", + "metal", + "bar" + ], + "images": [ + { + "url": "http://example.com/baz.jpg", + "name": "The Foo live" + }, + { + "url": "http://example.com/dave.jpg", + "name": "The Baz" + } + ] +} +``` + +/// info | Bilgi + +`images` key’inin artık image object’lerinden oluşan bir list içerdiğine dikkat edin. + +/// + +## Çok derin iç içe modeller { #deeply-nested-models } + +İstediğiniz kadar derin iç içe modeller tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *} + +/// info | Bilgi + +`Offer`’ın bir `Item` list’i olduğuna, `Item`’ların da opsiyonel bir `Image` list’ine sahip olduğuna dikkat edin. + +/// + +## Sadece list olan body’ler { #bodies-of-pure-lists } + +Beklediğiniz JSON body’nin en üst seviye değeri bir JSON `array` (Python’da `list`) ise, tipi Pydantic modellerinde olduğu gibi fonksiyonun parametresinde tanımlayabilirsiniz: + +```Python +images: list[Image] +``` + +şu örnekte olduğu gibi: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *} + +## Her yerde editör desteği { #editor-support-everywhere } + +Ve her yerde editör desteği alırsınız. + +List içindeki öğeler için bile: + + + +Pydantic modelleri yerine doğrudan `dict` ile çalışsaydınız bu tür bir editör desteğini alamazdınız. + +Ancak bunlarla uğraşmanız da gerekmez; gelen dict’ler otomatik olarak dönüştürülür ve output’unuz da otomatik olarak JSON’a çevrilir. + +## Rastgele `dict` body’leri { #bodies-of-arbitrary-dicts } + +Body’yi, key’leri bir tipte ve value’ları başka bir tipte olan bir `dict` olarak da tanımlayabilirsiniz. + +Bu şekilde (Pydantic modellerinde olduğu gibi) geçerli field/attribute adlarının önceden ne olduğunu bilmeniz gerekmez. + +Bu, önceden bilmediğiniz key’leri almak istediğiniz durumlarda faydalıdır. + +--- + +Bir diğer faydalı durum da key’lerin başka bir tipte olmasını istediğiniz zamandır (ör. `int`). + +Burada göreceğimiz şey de bu. + +Bu durumda, `int` key’lere ve `float` value’lara sahip olduğu sürece herhangi bir `dict` kabul edersiniz: + +{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *} + +/// tip | İpucu + +JSON key olarak yalnızca `str` destekler, bunu unutmayın. + +Ancak Pydantic otomatik veri dönüştürme yapar. + +Yani API client’larınız key’leri sadece string olarak gönderebilse bile, bu string’ler saf tamsayı içeriyorsa Pydantic bunları dönüştürür ve doğrular. + +Ve `weights` olarak aldığınız `dict`, gerçekte `int` key’lere ve `float` value’lara sahip olur. + +/// + +## Özet { #recap } + +**FastAPI** ile Pydantic modellerinin sağladığı en yüksek esnekliği elde ederken, kodunuzu da basit, kısa ve şık tutarsınız. + +Üstelik tüm avantajlarla birlikte: + +* Editör desteği (her yerde tamamlama!) +* Veri dönüştürme (diğer adıyla parsing / serialization) +* Veri doğrulama (validation) +* Schema dokümantasyonu +* Otomatik dokümanlar diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/tr/docs/tutorial/body-updates.md new file mode 100644 index 000000000..a9ad13d2e --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/body-updates.md @@ -0,0 +1,100 @@ +# Body - Güncellemeler { #body-updates } + +## `PUT` ile değiştirerek güncelleme { #update-replacing-with-put } + +Bir öğeyi güncellemek için HTTP `PUT` operasyonunu kullanabilirsiniz. + +Girdi verisini JSON olarak saklanabilecek bir formata (ör. bir NoSQL veritabanı ile) dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz. Örneğin, `datetime` değerlerini `str`'ye çevirmek gibi. + +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *} + +`PUT`, mevcut verinin yerine geçmesi gereken veriyi almak için kullanılır. + +### Değiştirerek güncelleme uyarısı { #warning-about-replacing } + +Bu, `bar` öğesini `PUT` ile, body içinde şu verilerle güncellemek isterseniz: + +```Python +{ + "name": "Barz", + "price": 3, + "description": None, +} +``` + +zaten kayıtlı olan `"tax": 20.2` alanını içermediği için, input model `"tax": 10.5` varsayılan değerini kullanacaktır. + +Ve veri, bu "yeni" `tax` değeri olan `10.5` ile kaydedilecektir. + +## `PATCH` ile kısmi güncellemeler { #partial-updates-with-patch } + +Veriyi *kısmen* güncellemek için HTTP `PATCH` operasyonunu da kullanabilirsiniz. + +Bu, yalnızca güncellemek istediğiniz veriyi gönderip, geri kalanını olduğu gibi bırakabileceğiniz anlamına gelir. + +/// note | Not + +`PATCH`, `PUT`'a göre daha az yaygın kullanılır ve daha az bilinir. + +Hatta birçok ekip, kısmi güncellemeler için bile yalnızca `PUT` kullanır. + +Bunları nasıl isterseniz öyle kullanmakta **özgürsünüz**; **FastAPI** herhangi bir kısıtlama dayatmaz. + +Ancak bu kılavuz, aşağı yukarı, bunların nasıl kullanılması amaçlandığını gösterir. + +/// + +### Pydantic'in `exclude_unset` parametresini kullanma { #using-pydantics-exclude-unset-parameter } + +Kısmi güncellemeler almak istiyorsanız, Pydantic modelinin `.model_dump()` metodundaki `exclude_unset` parametresini kullanmak çok faydalıdır. + +Örneğin: `item.model_dump(exclude_unset=True)`. + +Bu, `item` modeli oluşturulurken set edilmiş verileri içeren; varsayılan değerleri hariç tutan bir `dict` üretir. + +Sonrasında bunu, yalnızca set edilmiş (request'te gönderilmiş) veriyi içeren; varsayılan değerleri atlayan bir `dict` üretmek için kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *} + +### Pydantic'in `update` parametresini kullanma { #using-pydantics-update-parameter } + +Artık `.model_copy()` ile mevcut modelin bir kopyasını oluşturup, güncellenecek verileri içeren bir `dict` ile `update` parametresini geçebilirsiniz. + +Örneğin: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`: + +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *} + +### Kısmi güncellemeler özeti { #partial-updates-recap } + +Özetle, kısmi güncelleme uygulamak için şunları yaparsınız: + +* (İsteğe bağlı olarak) `PUT` yerine `PATCH` kullanın. +* Kayıtlı veriyi alın. +* Bu veriyi bir Pydantic modeline koyun. +* Input modelinden, varsayılan değerler olmadan bir `dict` üretin (`exclude_unset` kullanarak). + * Bu şekilde, modelinizdeki varsayılan değerlerle daha önce saklanmış değerlerin üzerine yazmak yerine, yalnızca kullanıcının gerçekten set ettiği değerleri güncellersiniz. +* Kayıtlı modelin bir kopyasını oluşturun ve alınan kısmi güncellemeleri kullanarak attribute'larını güncelleyin (`update` parametresini kullanarak). +* Kopyalanan modeli DB'nizde saklanabilecek bir şeye dönüştürün (ör. `jsonable_encoder` kullanarak). + * Bu, modelin `.model_dump()` metodunu yeniden kullanmaya benzer; ancak değerlerin JSON'a dönüştürülebilecek veri tiplerine çevrilmesini garanti eder (ör. `datetime` -> `str`). +* Veriyi DB'nize kaydedin. +* Güncellenmiş modeli döndürün. + +{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *} + +/// tip | İpucu + +Aynı tekniği HTTP `PUT` operasyonu ile de kullanabilirsiniz. + +Ancak buradaki örnek `PATCH` kullanıyor, çünkü bu kullanım senaryoları için tasarlanmıştır. + +/// + +/// note | Not + +Input modelin yine de doğrulandığına dikkat edin. + +Dolayısıyla, tüm attribute'ların atlanabildiği kısmi güncellemeler almak istiyorsanız, tüm attribute'ları optional olarak işaretlenmiş (varsayılan değerlerle veya `None` ile) bir modele ihtiyacınız vardır. + +**Güncelleme** için tüm değerleri optional olan modeller ile **oluşturma** için zorunlu değerlere sahip modelleri ayırmak için, [Extra Models](extra-models.md){.internal-link target=_blank} bölümünde anlatılan fikirleri kullanabilirsiniz. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/body.md b/docs/tr/docs/tutorial/body.md new file mode 100644 index 000000000..0557ef737 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/body.md @@ -0,0 +1,166 @@ +# Request Body { #request-body } + +Bir client'ten (örneğin bir tarayıcıdan) API'nize veri göndermeniz gerektiğinde, bunu **request body** olarak gönderirsiniz. + +Bir **request** body, client'in API'nize gönderdiği veridir. Bir **response** body ise API'nizin client'e gönderdiği veridir. + +API'niz neredeyse her zaman bir **response** body göndermek zorundadır. Ancak client'lerin her zaman **request body** göndermesi gerekmez; bazen sadece bir path isterler, belki birkaç query parametresiyle birlikte, ama body göndermezler. + +Bir **request** body tanımlamak için, tüm gücü ve avantajlarıyla Pydantic modellerini kullanırsınız. + +/// info | Bilgi + +Veri göndermek için şunlardan birini kullanmalısınız: `POST` (en yaygını), `PUT`, `DELETE` veya `PATCH`. + +`GET` request'i ile body göndermek, spesifikasyonlarda tanımsız bir davranıştır; yine de FastAPI bunu yalnızca çok karmaşık/uç kullanım senaryoları için destekler. + +Önerilmediği için Swagger UI ile etkileşimli dokümanlar, `GET` kullanırken body için dokümantasyonu göstermez ve aradaki proxy'ler bunu desteklemeyebilir. + +/// + +## Pydantic'in `BaseModel`'ini import edin { #import-pydantics-basemodel } + +Önce, `pydantic` içinden `BaseModel`'i import etmeniz gerekir: + +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *} + +## Veri modelinizi oluşturun { #create-your-data-model } + +Sonra veri modelinizi, `BaseModel`'den kalıtım alan bir class olarak tanımlarsınız. + +Tüm attribute'lar için standart Python type'larını kullanın: + +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *} + + +Query parametrelerini tanımlarken olduğu gibi, bir model attribute'ü default bir değere sahipse zorunlu değildir. Aksi halde zorunludur. Sadece opsiyonel yapmak için `None` kullanın. + +Örneğin, yukarıdaki model şu şekilde bir JSON "`object`" (veya Python `dict`) tanımlar: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "description": "An optional description", + "price": 45.2, + "tax": 3.5 +} +``` + +...`description` ve `tax` opsiyonel olduğu için (default değerleri `None`), şu JSON "`object`" da geçerli olur: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "price": 45.2 +} +``` + +## Parametre olarak tanımlayın { #declare-it-as-a-parameter } + +Bunu *path operation*'ınıza eklemek için, path ve query parametrelerini tanımladığınız şekilde tanımlayın: + +{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *} + +...ve type'ını, oluşturduğunuz model olan `Item` olarak belirtin. + +## Sonuçlar { #results } + +Sadece bu Python type tanımıyla, **FastAPI** şunları yapar: + +* Request'in body'sini JSON olarak okur. +* İlgili type'lara dönüştürür (gerekirse). +* Veriyi doğrular (validate eder). + * Veri geçersizse, tam olarak nerede ve hangi verinin hatalı olduğunu söyleyen, anlaşılır bir hata döndürür. +* Aldığı veriyi `item` parametresi içinde size verir. + * Fonksiyonda bunun type'ını `Item` olarak tanımladığınız için, tüm attribute'lar ve type'ları için editor desteğini (tamamlama vb.) de alırsınız. +* Modeliniz için JSON Schema tanımları üretir; projeniz için anlamlıysa bunları başka yerlerde de kullanabilirsiniz. +* Bu şemalar üretilen OpenAPI şemasının bir parçası olur ve otomatik dokümantasyon UIs tarafından kullanılır. + +## Otomatik dokümanlar { #automatic-docs } + +Modellerinizin JSON Schema'ları, OpenAPI tarafından üretilen şemanın bir parçası olur ve etkileşimli API dokümanlarında gösterilir: + + + +Ayrıca, ihtiyaç duyan her *path operation* içindeki API dokümanlarında da kullanılır: + + + +## Editor desteği { #editor-support } + +Editor'ünüzde, fonksiyonunuzun içinde her yerde type hint'leri ve tamamlama (completion) alırsınız (Pydantic modeli yerine `dict` alsaydınız bu olmazdı): + + + +Yanlış type işlemleri için hata kontrolleri de alırsınız: + + + +Bu bir tesadüf değil; tüm framework bu tasarımın etrafında inşa edildi. + +Ayrıca, bunun tüm editor'lerle çalışacağından emin olmak için herhangi bir implementasyon yapılmadan önce tasarım aşamasında kapsamlı şekilde test edildi. + +Hatta bunu desteklemek için Pydantic'in kendisinde bile bazı değişiklikler yapıldı. + +Önceki ekran görüntüleri Visual Studio Code ile alınmıştır. + +Ancak PyCharm ve diğer Python editor'lerinin çoğunda da aynı editor desteğini alırsınız: + + + +/// tip | İpucu + +Editor olarak PyCharm kullanıyorsanız, Pydantic PyCharm Plugin kullanabilirsiniz. + +Pydantic modelleri için editor desteğini şu açılardan iyileştirir: + +* auto-completion +* type checks +* refactoring +* searching +* inspections + +/// + +## Modeli kullanın { #use-the-model } + +Fonksiyonun içinde model nesnesinin tüm attribute'larına doğrudan erişebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *} + +## Request body + path parametreleri { #request-body-path-parameters } + +Path parametrelerini ve request body'yi aynı anda tanımlayabilirsiniz. + +**FastAPI**, path parametreleriyle eşleşen fonksiyon parametrelerinin **path'ten alınması** gerektiğini ve Pydantic model olarak tanımlanan fonksiyon parametrelerinin **request body'den alınması** gerektiğini anlayacaktır. + +{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *} + + +## Request body + path + query parametreleri { #request-body-path-query-parameters } + +**body**, **path** ve **query** parametrelerini aynı anda da tanımlayabilirsiniz. + +**FastAPI** bunların her birini tanır ve veriyi doğru yerden alır. + +{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *} + +Fonksiyon parametreleri şu şekilde tanınır: + +* Parametre, **path** içinde de tanımlıysa path parametresi olarak kullanılır. +* Parametre **tekil bir type**'taysa (`int`, `float`, `str`, `bool` vb.), **query** parametresi olarak yorumlanır. +* Parametre bir **Pydantic model** type'ı olarak tanımlandıysa, request **body** olarak yorumlanır. + +/// note | Not + +FastAPI, `q` değerinin zorunlu olmadığını `= None` default değerinden anlayacaktır. + +`str | None` (Python 3.10+) veya `Union[str, None]` (Python 3.9+) içindeki `Union`, FastAPI tarafından bu değerin zorunlu olmadığını belirlemek için kullanılmaz; FastAPI bunun zorunlu olmadığını `= None` default değeri olduğu için bilir. + +Ancak type annotation'larını eklemek, editor'ünüzün size daha iyi destek vermesini ve hataları yakalamasını sağlar. + +/// + +## Pydantic olmadan { #without-pydantic } + +Pydantic modellerini kullanmak istemiyorsanız, **Body** parametrelerini de kullanabilirsiniz. [Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body){.internal-link target=_blank} dokümanına bakın. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/cookie-param-models.md b/docs/tr/docs/tutorial/cookie-param-models.md new file mode 100644 index 000000000..a5bf51560 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/cookie-param-models.md @@ -0,0 +1,76 @@ +# Cookie Parameter Models { #cookie-parameter-models } + +Birbirleriyle ilişkili bir **cookie** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz. + +Bu sayede **model'i yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation ve metadata'yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. + +/// note | Not + +Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. + +/// + +/// tip | İpucu + +Aynı teknik `Query`, `Cookie` ve `Header` için de geçerlidir. + +/// + +## Pydantic Model ile Cookies { #cookies-with-a-pydantic-model } + +İhtiyacınız olan **cookie** parametrelerini bir **Pydantic model** içinde tanımlayın ve ardından parametreyi `Cookie` olarak bildirin: + +{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *} + +**FastAPI**, request ile gelen **cookies** içinden **her bir field** için veriyi **extract** eder ve size tanımladığınız Pydantic model'i verir. + +## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs } + +Tanımlanan cookie'leri `/docs` altındaki docs UI'da görebilirsiniz: + +
+ +
+ +/// info | Bilgi + +Tarayıcıların cookie'leri özel biçimlerde ve arka planda yönetmesi nedeniyle, **JavaScript**'in cookie'lere erişmesine kolayca izin vermediğini aklınızda bulundurun. + +`/docs` altındaki **API docs UI**'a giderseniz, *path operation*'larınız için cookie'lerin **dokümantasyonunu** görebilirsiniz. + +Ancak verileri **doldurup** "Execute" düğmesine tıklasanız bile, docs UI **JavaScript** ile çalıştığı için cookie'ler gönderilmez; dolayısıyla hiç değer girmemişsiniz gibi bir **error** mesajı görürsünüz. + +/// + +## Fazladan Cookies'leri Yasaklayın { #forbid-extra-cookies } + +Bazı özel kullanım senaryolarında (muhtemelen çok yaygın değildir) almak istediğiniz cookie'leri **kısıtlamak** isteyebilirsiniz. + +API'niz artık kendi cookie consent'ını kontrol etme gücüne sahip. + +Pydantic'in model configuration'ını kullanarak `extra` olan herhangi bir field'ı `forbid` edebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} + +Bir client **fazladan cookie** göndermeye çalışırsa, bir **error** response alır. + +Onayınızı almak için bunca çaba harcayan zavallı cookie banner'ları... API'nin bunu reddetmesi için. + +Örneğin client, değeri `good-list-please` olan bir `santa_tracker` cookie'si göndermeye çalışırsa, client `santa_tracker` cookie is not allowed diyen bir **error** response alır: + +```json +{ + "detail": [ + { + "type": "extra_forbidden", + "loc": ["cookie", "santa_tracker"], + "msg": "Extra inputs are not permitted", + "input": "good-list-please", + } + ] +} +``` + +## Özet { #summary } + +**FastAPI**'de **cookies** tanımlamak için **Pydantic model**'lerini kullanabilirsiniz. 😎 diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/cors.md b/docs/tr/docs/tutorial/cors.md new file mode 100644 index 000000000..aae560022 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/cors.md @@ -0,0 +1,89 @@ +# CORS (Cross-Origin Resource Sharing) { #cors-cross-origin-resource-sharing } + +CORS veya "Cross-Origin Resource Sharing", tarayıcıda çalışan bir frontend’in JavaScript kodunun bir backend ile iletişim kurduğu ve backend’in frontend’den farklı bir "origin"de olduğu durumları ifade eder. + +## Origin { #origin } + +Origin; protocol (`http`, `https`), domain (`myapp.com`, `localhost`, `localhost.tiangolo.com`) ve port’un (`80`, `443`, `8080`) birleşimidir. + +Dolayısıyla şunların hepsi farklı origin’lerdir: + +* `http://localhost` +* `https://localhost` +* `http://localhost:8080` + +Hepsi `localhost` üzerinde olsa bile, farklı protocol veya port kullandıkları için farklı "origin" sayılırlar. + +## Adımlar { #steps } + +Diyelim ki tarayıcınızda `http://localhost:8080` adresinde çalışan bir frontend’iniz var ve JavaScript’i, `http://localhost` adresinde çalışan bir backend ile iletişim kurmaya çalışıyor (port belirtmediğimiz için tarayıcı varsayılan port olan `80`’i kullanacaktır). + +Bu durumda tarayıcı, `:80`-backend’e bir HTTP `OPTIONS` request’i gönderir. Eğer backend, bu farklı origin’den (`http://localhost:8080`) gelen iletişimi yetkilendiren uygun header’ları gönderirse, `:8080`-tarayıcı frontend’deki JavaScript’in `:80`-backend’e request göndermesine izin verir. + +Bunu sağlayabilmek için `:80`-backend’in bir "allowed origins" listesi olmalıdır. + +Bu örnekte `:8080`-frontend’in doğru çalışması için listede `http://localhost:8080` bulunmalıdır. + +## Wildcard'lar { #wildcards } + +Listeyi `"*"` (bir "wildcard") olarak tanımlayıp, hepsine izin verildiğini söylemek de mümkündür. + +Ancak bu, credentials içeren her şeyi hariç tutarak yalnızca belirli iletişim türlerine izin verir: Cookie’ler, Bearer Token’larla kullanılanlar gibi Authorization header’ları, vb. + +Bu yüzden her şeyin düzgün çalışması için, izin verilen origin’leri açıkça belirtmek daha iyidir. + +## `CORSMiddleware` Kullanımı { #use-corsmiddleware } + +Bunu **FastAPI** uygulamanızda `CORSMiddleware` ile yapılandırabilirsiniz. + +* `CORSMiddleware`’i import edin. +* İzin verilen origin’lerden (string) oluşan bir liste oluşturun. +* Bunu **FastAPI** uygulamanıza bir "middleware" olarak ekleyin. + +Ayrıca backend’in şunlara izin verip vermediğini de belirtebilirsiniz: + +* Credentials (Authorization header’ları, Cookie’ler, vb). +* Belirli HTTP method’ları (`POST`, `PUT`) veya wildcard `"*"` ile hepsini. +* Belirli HTTP header’ları veya wildcard `"*"` ile hepsini. + +{* ../../docs_src/cors/tutorial001_py39.py hl[2,6:11,13:19] *} + + +`CORSMiddleware` implementasyonu tarafından kullanılan varsayılan parametreler kısıtlayıcıdır; bu nedenle tarayıcıların Cross-Domain bağlamında kullanmasına izin vermek için belirli origin’leri, method’ları veya header’ları açıkça etkinleştirmeniz gerekir. + +Aşağıdaki argümanlar desteklenir: + +* `allow_origins` - Cross-origin request yapmasına izin verilmesi gereken origin’lerin listesi. Örn. `['https://example.org', 'https://www.example.org']`. Herhangi bir origin’e izin vermek için `['*']` kullanabilirsiniz. +* `allow_origin_regex` - Cross-origin request yapmasına izin verilmesi gereken origin’lerle eşleşecek bir regex string’i. Örn. `'https://.*\.example\.org'`. +* `allow_methods` - Cross-origin request’lerde izin verilmesi gereken HTTP method’larının listesi. Varsayılanı `['GET']`. Tüm standart method’lara izin vermek için `['*']` kullanabilirsiniz. +* `allow_headers` - Cross-origin request’lerde desteklenmesi gereken HTTP request header’larının listesi. Varsayılanı `[]`. Tüm header’lara izin vermek için `['*']` kullanabilirsiniz. `Accept`, `Accept-Language`, `Content-Language` ve `Content-Type` header’larına basit CORS request'leri için her zaman izin verilir. +* `allow_credentials` - Cross-origin request’ler için cookie desteği olup olmayacağını belirtir. Varsayılanı `False`. + + `allow_credentials` `True` olarak ayarlanmışsa, `allow_origins`, `allow_methods` ve `allow_headers` değerlerinin hiçbiri `['*']` olamaz. Hepsinin açıkça belirtilmesi gerekir. + +* `expose_headers` - Tarayıcının erişebilmesi gereken response header’larını belirtir. Varsayılanı `[]`. +* `max_age` - Tarayıcıların CORS response’larını cache’lemesi için saniye cinsinden azami süreyi ayarlar. Varsayılanı `600`. + +Middleware iki özel HTTP request türüne yanıt verir... + +### CORS preflight request'leri { #cors-preflight-requests } + +Bunlar, `Origin` ve `Access-Control-Request-Method` header’larına sahip herhangi bir `OPTIONS` request’idir. + +Bu durumda middleware gelen request’i intercept eder ve uygun CORS header’larıyla yanıt verir; bilgilendirme amaçlı olarak da `200` veya `400` response döndürür. + +### Basit request'ler { #simple-requests } + +`Origin` header’ı olan herhangi bir request. Bu durumda middleware request’i normal şekilde geçirir, ancak response’a uygun CORS header’larını ekler. + +## Daha Fazla Bilgi { #more-info } + +CORS hakkında daha fazla bilgi için Mozilla CORS dokümantasyonuna bakın. + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware` şeklinde de kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `fastapi.middleware` içinde bazı middleware’ler sağlar. Ancak mevcut middleware’lerin çoğu doğrudan Starlette’ten gelir. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/debugging.md b/docs/tr/docs/tutorial/debugging.md new file mode 100644 index 000000000..54d5c9252 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/debugging.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Debugging { #debugging } + +Visual Studio Code veya PyCharm gibi editörünüzde debugger'ı bağlayabilirsiniz. + +## `uvicorn`'ı Çağırma { #call-uvicorn } + +FastAPI uygulamanızda `uvicorn`'ı import edip doğrudan çalıştırın: + +{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *} + +### `__name__ == "__main__"` Hakkında { #about-name-main } + +`__name__ == "__main__"` ifadesinin temel amacı, dosyanız şu şekilde çağrıldığında çalışacak: + +
+ +```console +$ python myapp.py +``` + +
+ +ancak başka bir dosya onu import ettiğinde çalışmayacak bir kod bölümüne sahip olmaktır, örneğin: + +```Python +from myapp import app +``` + +#### Daha fazla detay { #more-details } + +Dosyanızın adının `myapp.py` olduğunu varsayalım. + +Şu şekilde çalıştırırsanız: + +
+ +```console +$ python myapp.py +``` + +
+ +Python tarafından otomatik oluşturulan, dosyanızın içindeki `__name__` adlı dahili değişkenin değeri `"__main__"` string'i olur. + +Dolayısıyla şu bölüm: + +```Python + uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) +``` + +çalışır. + +--- + +Ancak modülü (dosyayı) import ederseniz bu gerçekleşmez. + +Yani örneğin `importer.py` adında başka bir dosyanız var ve içinde şunlar bulunuyorsa: + +```Python +from myapp import app + +# Some more code +``` + +bu durumda `myapp.py` içindeki otomatik oluşturulan `__name__` değişkeni `"__main__"` değerine sahip olmaz. + +Bu yüzden şu satır: + +```Python + uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) +``` + +çalıştırılmaz. + +/// info | Bilgi + +Daha fazla bilgi için resmi Python dokümantasyonuna bakın. + +/// + +## Kodunuzu Debugger ile Çalıştırma { #run-your-code-with-your-debugger } + +Uvicorn server'ını doğrudan kodunuzdan çalıştırdığınız için, Python programınızı (FastAPI uygulamanızı) debugger'dan doğrudan başlatabilirsiniz. + +--- + +Örneğin Visual Studio Code'da şunları yapabilirsiniz: + +* "Debug" paneline gidin. +* "Add configuration..." seçin. +* "Python" seçin +* "`Python: Current File (Integrated Terminal)`" seçeneğiyle debugger'ı çalıştırın. + +Böylece server, **FastAPI** kodunuzla başlar; breakpoint'lerinizde durur vb. + +Aşağıdaki gibi görünebilir: + + + +--- + +PyCharm kullanıyorsanız şunları yapabilirsiniz: + +* "Run" menüsünü açın. +* "Debug..." seçeneğini seçin. +* Bir context menü açılır. +* Debug edilecek dosyayı seçin (bu örnekte `main.py`). + +Böylece server, **FastAPI** kodunuzla başlar; breakpoint'lerinizde durur vb. + +Aşağıdaki gibi görünebilir: + + diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md new file mode 100644 index 000000000..9ee57cb29 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md @@ -0,0 +1,288 @@ +# Dependency Olarak Class'lar { #classes-as-dependencies } + +**Dependency Injection** sistemine daha derinlemesine geçmeden önce, bir önceki örneği geliştirelim. + +## Önceki Örnekten Bir `dict` { #a-dict-from-the-previous-example } + +Önceki örnekte, dependency'mizden ("dependable") bir `dict` döndürüyorduk: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *} + +Ama sonra *path operation function* içindeki `commons` parametresinde bir `dict` alıyoruz. + +Ve biliyoruz ki editor'ler `dict`'ler için çok fazla destek (ör. completion) veremez; çünkü key'lerini ve value type'larını bilemezler. + +Daha iyisini yapabiliriz... + +## Bir Şeyi Dependency Yapan Nedir { #what-makes-a-dependency } + +Şimdiye kadar dependency'leri function olarak tanımlanmış şekilde gördünüz. + +Ancak dependency tanımlamanın tek yolu bu değil (muhtemelen en yaygını bu olsa da). + +Buradaki kritik nokta, bir dependency'nin "callable" olması gerektiğidir. + +Python'da "**callable**", Python'ın bir function gibi "çağırabildiği" her şeydir. + +Yani elinizde `something` adlı bir nesne varsa (function _olmak zorunda değil_) ve onu şöyle "çağırabiliyorsanız" (çalıştırabiliyorsanız): + +```Python +something() +``` + +veya + +```Python +something(some_argument, some_keyword_argument="foo") +``` + +o zaman bu bir "callable" demektir. + +## Dependency Olarak Class'lar { #classes-as-dependencies_1 } + +Python'da bir class'tan instance oluştururken de aynı söz dizimini kullandığınızı fark etmiş olabilirsiniz. + +Örneğin: + +```Python +class Cat: + def __init__(self, name: str): + self.name = name + + +fluffy = Cat(name="Mr Fluffy") +``` + +Bu durumda `fluffy`, `Cat` class'ının bir instance'ıdır. + +Ve `fluffy` oluşturmak için `Cat`'i "çağırmış" olursunuz. + +Dolayısıyla bir Python class'ı da bir **callable**'dır. + +O zaman **FastAPI** içinde bir Python class'ını dependency olarak kullanabilirsiniz. + +FastAPI'nin aslında kontrol ettiği şey, bunun bir "callable" olması (function, class ya da başka bir şey) ve tanımlı parametreleridir. + +Eğer **FastAPI**'de bir dependency olarak bir "callable" verirseniz, FastAPI o "callable" için parametreleri analiz eder ve bunları *path operation function* parametreleriyle aynı şekilde işler. Sub-dependency'ler dahil. + +Bu, hiç parametresi olmayan callable'lar için de geçerlidir. Tıpkı hiç parametresi olmayan *path operation function*'larda olduğu gibi. + +O zaman yukarıdaki `common_parameters` adlı "dependable" dependency'sini `CommonQueryParams` class'ına çevirebiliriz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *} + +Class instance'ını oluşturmak için kullanılan `__init__` metoduna dikkat edin: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *} + +...bizim önceki `common_parameters` ile aynı parametrelere sahip: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *} + +Bu parametreler, dependency'yi "çözmek" için **FastAPI**'nin kullanacağı şeylerdir. + +Her iki durumda da şunlar olacak: + +* `str` olan opsiyonel bir `q` query parametresi. +* Default değeri `0` olan `int` tipinde bir `skip` query parametresi. +* Default değeri `100` olan `int` tipinde bir `limit` query parametresi. + +Her iki durumda da veriler dönüştürülecek, doğrulanacak, OpenAPI şemasında dokümante edilecek, vb. + +## Kullanalım { #use-it } + +Artık bu class'ı kullanarak dependency'nizi tanımlayabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *} + +**FastAPI**, `CommonQueryParams` class'ını çağırır. Bu, o class'ın bir "instance"ını oluşturur ve bu instance, sizin function'ınıza `commons` parametresi olarak geçirilir. + +## Type Annotation vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends } + +Yukarıdaki kodda `CommonQueryParams`'ı iki kez yazdığımıza dikkat edin: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated Olmadan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin. + +/// + +```Python +commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) +``` + +//// + +Şuradaki son `CommonQueryParams`: + +```Python +... Depends(CommonQueryParams) +``` + +...FastAPI'nin dependency'nin ne olduğunu anlamak için gerçekten kullandığı şeydir. + +FastAPI tanımlanan parametreleri buradan çıkarır ve aslında çağıracağı şey de budur. + +--- + +Bu durumda, şuradaki ilk `CommonQueryParams`: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, ... +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated Olmadan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin. + +/// + +```Python +commons: CommonQueryParams ... +``` + +//// + +...**FastAPI** için özel bir anlam taşımaz. FastAPI bunu veri dönüştürme, doğrulama vb. için kullanmaz (çünkü bunlar için `Depends(CommonQueryParams)` kullanıyor). + +Hatta şunu bile yazabilirsiniz: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated Olmadan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin. + +/// + +```Python +commons = Depends(CommonQueryParams) +``` + +//// + +...şu örnekte olduğu gibi: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *} + +Ancak type'ı belirtmeniz önerilir; böylece editor'ünüz `commons` parametresine ne geçirileceğini bilir ve size code completion, type check'leri vb. konularda yardımcı olur: + + + +## Kısayol { #shortcut } + +Ama burada bir miktar kod tekrarımız olduğunu görüyorsunuz; `CommonQueryParams`'ı iki kez yazıyoruz: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated Olmadan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin. + +/// + +```Python +commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) +``` + +//// + +**FastAPI**, bu durumlar için bir kısayol sağlar: dependency'nin *özellikle* FastAPI'nin bir instance oluşturmak için "çağıracağı" bir class olduğu durumlar. + +Bu özel durumlarda şunu yapabilirsiniz: + +Şunu yazmak yerine: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated Olmadan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin. + +/// + +```Python +commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) +``` + +//// + +...şunu yazarsınız: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()] +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated Olmadan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin. + +/// + +```Python +commons: CommonQueryParams = Depends() +``` + +//// + +Dependency'yi parametrenin type'ı olarak tanımlarsınız ve `Depends(CommonQueryParams)` içinde class'ı *yeniden* yazmak yerine, parametre vermeden `Depends()` kullanırsınız. + +Aynı örnek şu hale gelir: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *} + +...ve **FastAPI** ne yapması gerektiğini bilir. + +/// tip | İpucu + +Bu size faydalı olmaktan çok kafa karıştırıcı geliyorsa, kullanmayın; buna *ihtiyacınız* yok. + +Bu sadece bir kısayoldur. Çünkü **FastAPI** kod tekrarını en aza indirmenize yardımcı olmayı önemser. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md new file mode 100644 index 000000000..4903aec4a --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md @@ -0,0 +1,69 @@ +# Path Operation Decorator'lerinde Dependency'ler { #dependencies-in-path-operation-decorators } + +Bazı durumlarda bir dependency'nin döndürdüğü değere *path operation function* içinde gerçekten ihtiyacınız olmaz. + +Ya da dependency zaten bir değer döndürmüyordur. + +Ancak yine de çalıştırılmasını/çözülmesini istersiniz. + +Bu gibi durumlarda, `Depends` ile bir *path operation function* parametresi tanımlamak yerine, *path operation decorator*'üne `dependencies` adında bir `list` ekleyebilirsiniz. + +## *Path Operation Decorator*'üne `dependencies` Ekleyin { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator } + +*Path operation decorator*, opsiyonel bir `dependencies` argümanı alır. + +Bu, `Depends()` öğelerinden oluşan bir `list` olmalıdır: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *} + +Bu dependency'ler normal dependency'lerle aynı şekilde çalıştırılır/çözülür. Ancak (eğer bir değer döndürüyorlarsa) bu değer *path operation function*'ınıza aktarılmaz. + +/// tip | İpucu + +Bazı editörler, kullanılmayan function parametrelerini kontrol eder ve bunları hata olarak gösterebilir. + +Bu `dependencies` yaklaşımıyla, editör/araç hatalarına takılmadan dependency'lerin çalıştırılmasını sağlayabilirsiniz. + +Ayrıca kodunuzda kullanılmayan bir parametreyi gören yeni geliştiricilerin bunun gereksiz olduğunu düşünmesi gibi bir kafa karışıklığını da azaltabilir. + +/// + +/// info | Bilgi + +Bu örnekte uydurma özel header'lar olan `X-Key` ve `X-Token` kullanıyoruz. + +Ancak gerçek senaryolarda, security uygularken, entegre [Security yardımcı araçlarını (bir sonraki bölüm)](../security/index.md){.internal-link target=_blank} kullanmak size daha fazla fayda sağlar. + +/// + +## Dependency Hataları ve Return Değerleri { #dependencies-errors-and-return-values } + +Normalde kullandığınız aynı dependency *function*'larını burada da kullanabilirsiniz. + +### Dependency Gereksinimleri { #dependency-requirements } + +Request gereksinimleri (header'lar gibi) veya başka alt dependency'ler tanımlayabilirler: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *} + +### Exception Fırlatmak { #raise-exceptions } + +Bu dependency'ler, normal dependency'lerde olduğu gibi `raise` ile exception fırlatabilir: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *} + +### Return Değerleri { #return-values } + +Ayrıca değer döndürebilirler ya da döndürmeyebilirler; dönen değer kullanılmayacaktır. + +Yani başka bir yerde zaten kullandığınız, değer döndüren normal bir dependency'yi tekrar kullanabilirsiniz; değer kullanılmasa bile dependency çalıştırılacaktır: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[11,16] *} + +## Bir *Path Operation* Grubu İçin Dependency'ler { #dependencies-for-a-group-of-path-operations } + +Daha sonra, muhtemelen birden fazla dosya kullanarak daha büyük uygulamaları nasıl yapılandıracağınızı okurken ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), bir *path operation* grubu için tek bir `dependencies` parametresini nasıl tanımlayacağınızı öğreneceksiniz. + +## Global Dependency'ler { #global-dependencies } + +Sırada, dependency'leri tüm `FastAPI` uygulamasına nasıl ekleyeceğimizi göreceğiz; böylece her *path operation* için geçerli olacaklar. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md new file mode 100644 index 000000000..bd025f799 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md @@ -0,0 +1,289 @@ +# `yield` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield } + +FastAPI, işini bitirdikten sonra ek adımlar çalıştıran dependency'leri destekler. + +Bunu yapmak için `return` yerine `yield` kullanın ve ek adımları (kodu) `yield` satırından sonra yazın. + +/// tip | İpucu + +Her dependency için yalnızca **bir kez** `yield` kullandığınızdan emin olun. + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +Şunlarla kullanılabilen herhangi bir fonksiyon: + +* `@contextlib.contextmanager` veya +* `@contextlib.asynccontextmanager` + +bir **FastAPI** dependency'si olarak kullanılabilir. + +Hatta FastAPI bu iki decorator'ı içeride (internally) kullanır. + +/// + +## `yield` ile Bir Veritabanı Dependency'si { #a-database-dependency-with-yield } + +Örneğin bunu, bir veritabanı session'ı oluşturmak ve iş bittikten sonra kapatmak için kullanabilirsiniz. + +Response oluşturulmadan önce yalnızca `yield` satırına kadar olan (ve `yield` dahil) kod çalıştırılır: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[2:4] *} + +`yield` edilen değer, *path operation*'lara ve diğer dependency'lere enjekte edilen (injected) değerdir: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[4] *} + +Response'dan sonra `yield` satırını takip eden kod çalıştırılır: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[5:6] *} + +/// tip | İpucu + +`async` ya da normal fonksiyonlar kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, normal dependency'lerde olduğu gibi her ikisinde de doğru şekilde davranır. + +/// + +## `yield` ve `try` ile Bir Dependency { #a-dependency-with-yield-and-try } + +`yield` kullanan bir dependency içinde bir `try` bloğu kullanırsanız, dependency kullanılırken fırlatılan (raised) herhangi bir exception'ı alırsınız. + +Örneğin, başka bir dependency'de veya bir *path operation* içinde çalışan bir kod, bir veritabanı transaction'ını "rollback" yaptıysa ya da başka bir exception oluşturduysa, o exception dependency'nizde size gelir. + +Dolayısıyla `except SomeException` ile dependency içinde o spesifik exception'ı yakalayabilirsiniz. + +Aynı şekilde, exception olsun ya da olmasın çıkış (exit) adımlarının çalıştırılmasını garanti etmek için `finally` kullanabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[3,5] *} + +## `yield` ile Alt Dependency'ler { #sub-dependencies-with-yield } + +Her boyutta ve şekilde alt dependency'ler ve alt dependency "ağaçları" (trees) oluşturabilirsiniz; bunların herhangi biri veya hepsi `yield` kullanabilir. + +**FastAPI**, `yield` kullanan her dependency'deki "exit code"'un doğru sırayla çalıştırılmasını sağlar. + +Örneğin, `dependency_c`, `dependency_b`'ye; `dependency_b` de `dependency_a`'ya bağlı olabilir: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[6,14,22] *} + +Ve hepsi `yield` kullanabilir. + +Bu durumda `dependency_c`, exit code'unu çalıştırabilmek için `dependency_b`'den gelen değerin (burada `dep_b`) hâlâ erişilebilir olmasına ihtiyaç duyar. + +Aynı şekilde `dependency_b` de exit code'u için `dependency_a`'dan gelen değerin (burada `dep_a`) erişilebilir olmasına ihtiyaç duyar. + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *} + +Benzer şekilde, bazı dependency'ler `yield`, bazıları `return` kullanabilir ve bunların bazıları diğerlerine bağlı olabilir. + +Ayrıca birden fazla `yield` kullanan dependency gerektiren tek bir dependency'niz de olabilir, vb. + +İstediğiniz herhangi bir dependency kombinasyonunu kullanabilirsiniz. + +**FastAPI** her şeyin doğru sırada çalışmasını sağlar. + +/// note | Teknik Detaylar + +Bu, Python'un Context Managers yapısı sayesinde çalışır. + +**FastAPI** bunu sağlamak için içeride onları kullanır. + +/// + +## `yield` ve `HTTPException` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-httpexception } + +`yield` kullanan dependency'lerde `try` bloklarıyla bazı kodları çalıştırıp ardından `finally` sonrasında exit code çalıştırabileceğinizi gördünüz. + +Ayrıca `except` ile fırlatılan exception'ı yakalayıp onunla bir şey yapabilirsiniz. + +Örneğin `HTTPException` gibi farklı bir exception fırlatabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Bu biraz ileri seviye bir tekniktir ve çoğu durumda gerçekten ihtiyaç duymazsınız; çünkü exception'ları (`HTTPException` dahil) uygulamanızın geri kalan kodundan, örneğin *path operation function* içinden fırlatabilirsiniz. + +Ama ihtiyaç duyarsanız diye burada. 🤓 + +/// + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py39.py hl[18:22,31] *} + +Exception yakalayıp buna göre özel bir response oluşturmak istiyorsanız bir [Custom Exception Handler](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank} oluşturun. + +## `yield` ve `except` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-except } + +`yield` kullanan bir dependency içinde `except` ile bir exception yakalar ve bunu tekrar fırlatmazsanız (ya da yeni bir exception fırlatmazsanız), FastAPI normal Python'da olduğu gibi bir exception olduğunu fark edemez: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *} + +Bu durumda client, biz `HTTPException` veya benzeri bir şey fırlatmadığımız için olması gerektiği gibi *HTTP 500 Internal Server Error* response'u görür; ancak server **hiç log üretmez** ve hatanın ne olduğuna dair başka bir işaret de olmaz. 😱 + +### `yield` ve `except` Kullanan Dependency'lerde Her Zaman `raise` Edin { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except } + +`yield` kullanan bir dependency içinde bir exception yakalarsanız, başka bir `HTTPException` veya benzeri bir şey fırlatmıyorsanız, **orijinal exception'ı tekrar raise etmelisiniz**. + +Aynı exception'ı `raise` ile tekrar fırlatabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py39.py hl[17] *} + +Artık client yine aynı *HTTP 500 Internal Server Error* response'unu alır, ama server log'larda bizim özel `InternalError`'ımızı görür. 😎 + +## `yield` Kullanan Dependency'lerin Çalıştırılması { #execution-of-dependencies-with-yield } + +Çalıştırma sırası kabaca aşağıdaki diyagramdaki gibidir. Zaman yukarıdan aşağı akar. Her sütun, etkileşime giren veya kod çalıştıran parçalardan birini temsil eder. + +```mermaid +sequenceDiagram + +participant client as Client +participant handler as Exception handler +participant dep as Dep with yield +participant operation as Path Operation +participant tasks as Background tasks + + Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException + client ->> dep: Start request + Note over dep: Run code up to yield + opt raise Exception + dep -->> handler: Raise Exception + handler -->> client: HTTP error response + end + dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session + opt raise + operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException) + opt handle + dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception + end + handler -->> client: HTTP error response + end + + operation ->> client: Return response to client + Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore + opt Tasks + operation -->> tasks: Send background tasks + end + opt Raise other exception + tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code + end +``` + +/// info | Bilgi + +Client'a yalnızca **tek bir response** gönderilir. Bu, error response'lardan biri olabilir ya da *path operation*'dan dönen response olabilir. + +Bu response'lardan biri gönderildikten sonra başka bir response gönderilemez. + +/// + +/// tip | İpucu + +*Path operation function* içindeki koddan herhangi bir exception raise ederseniz, `HTTPException` dahil olmak üzere bu exception `yield` kullanan dependency'lere aktarılır. Çoğu durumda, doğru şekilde ele alındığından emin olmak için `yield` kullanan dependency'den aynı exception'ı (veya yeni bir tanesini) yeniden raise etmek istersiniz. + +/// + +## Erken Çıkış ve `scope` { #early-exit-and-scope } + +Normalde `yield` kullanan dependency'lerin exit code'u, client'a response gönderildikten **sonra** çalıştırılır. + +Ama *path operation function*'dan döndükten sonra dependency'yi kullanmayacağınızı biliyorsanız, `Depends(scope="function")` kullanarak FastAPI'ye dependency'yi *path operation function* döndükten sonra kapatmasını, ancak **response gönderilmeden önce** kapatmasını söyleyebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py39.py hl[12,16] *} + +`Depends()` şu değerleri alabilen bir `scope` parametresi alır: + +* `"function"`: dependency'yi request'i işleyen *path operation function* çalışmadan önce başlat, *path operation function* bittikten sonra bitir, ancak response client'a geri gönderilmeden **önce** sonlandır. Yani dependency fonksiyonu, *path operation **function***'ın **etrafında** çalıştırılır. +* `"request"`: dependency'yi request'i işleyen *path operation function* çalışmadan önce başlat (`"function"` kullanımına benzer), ancak response client'a geri gönderildikten **sonra** sonlandır. Yani dependency fonksiyonu, **request** ve response döngüsünün **etrafında** çalıştırılır. + +Belirtilmezse ve dependency `yield` kullanıyorsa, varsayılan olarak `scope` `"request"` olur. + +### Alt dependency'ler için `scope` { #scope-for-sub-dependencies } + +`scope="request"` (varsayılan) ile bir dependency tanımladığınızda, herhangi bir alt dependency'nin `scope` değeri de `"request"` olmalıdır. + +Ancak `scope` değeri `"function"` olan bir dependency, hem `"function"` hem de `"request"` scope'una sahip dependency'lere bağlı olabilir. + +Bunun nedeni, bir dependency'nin exit code'unu alt dependency'lerden önce çalıştırabilmesi gerekmesidir; çünkü exit code sırasında hâlâ onları kullanması gerekebilir. + +```mermaid +sequenceDiagram + +participant client as Client +participant dep_req as Dep scope="request" +participant dep_func as Dep scope="function" +participant operation as Path Operation + + client ->> dep_req: Start request + Note over dep_req: Run code up to yield + dep_req ->> dep_func: Pass dependency + Note over dep_func: Run code up to yield + dep_func ->> operation: Run path operation with dependency + operation ->> dep_func: Return from path operation + Note over dep_func: Run code after yield + Note over dep_func: ✅ Dependency closed + dep_func ->> client: Send response to client + Note over client: Response sent + Note over dep_req: Run code after yield + Note over dep_req: ✅ Dependency closed +``` + +## `yield`, `HTTPException`, `except` ve Background Tasks ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks } + +`yield` kullanan dependency'ler, zaman içinde farklı kullanım senaryolarını kapsamak ve bazı sorunları düzeltmek için gelişti. + +FastAPI'nin farklı sürümlerinde nelerin değiştiğini görmek isterseniz, advanced guide'da şu bölümü okuyabilirsiniz: [Advanced Dependencies - Dependencies with `yield`, `HTTPException`, `except` and Background Tasks](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks){.internal-link target=_blank}. + +## Context Managers { #context-managers } + +### "Context Managers" Nedir? { #what-are-context-managers } + +"Context Managers", `with` ifadesiyle kullanabildiğiniz Python nesneleridir. + +Örneğin, bir dosyayı okumak için `with` kullanabilirsiniz: + +```Python +with open("./somefile.txt") as f: + contents = f.read() + print(contents) +``` + +Temelde `open("./somefile.txt")`, "Context Manager" olarak adlandırılan bir nesne oluşturur. + +`with` bloğu bittiğinde, exception olsa bile dosyanın kapatılmasını garanti eder. + +`yield` ile bir dependency oluşturduğunuzda, **FastAPI** içeride bunun için bir context manager oluşturur ve bazı ilgili başka araçlarla birleştirir. + +### `yield` kullanan dependency'lerde context manager kullanma { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield } + +/// warning | Uyarı + +Bu, az çok "ileri seviye" bir fikirdir. + +**FastAPI**'ye yeni başlıyorsanız şimdilik bunu atlamak isteyebilirsiniz. + +/// + +Python'da Context Manager'ları, iki method'a sahip bir class oluşturarak: `__enter__()` ve `__exit__()` yaratabilirsiniz. + +Ayrıca dependency fonksiyonunun içinde `with` veya `async with` ifadeleri kullanarak **FastAPI**'de `yield` kullanan dependency'lerin içinde de kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py39.py hl[1:9,13] *} + +/// tip | İpucu + +Bir context manager oluşturmanın başka bir yolu da şunlardır: + +* `@contextlib.contextmanager` veya +* `@contextlib.asynccontextmanager` + +Bunları, tek bir `yield` içeren bir fonksiyonu decorate etmek için kullanabilirsiniz. + +FastAPI, `yield` kullanan dependency'ler için içeride bunu yapar. + +Ancak FastAPI dependency'leri için bu decorator'ları kullanmak zorunda değilsiniz (hatta kullanmamalısınız). + +FastAPI bunu sizin yerinize içeride yapar. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md new file mode 100644 index 000000000..7f0025eaf --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md @@ -0,0 +1,16 @@ +# Global Dependencies { #global-dependencies } + +Bazı uygulama türlerinde, tüm uygulama için dependency eklemek isteyebilirsiniz. + +[`dependencies`'i *path operation decorator*'larına ekleyebildiğiniz](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gibi, `FastAPI` uygulamasına da ekleyebilirsiniz. + +Bu durumda, uygulamadaki tüm *path operation*'lara uygulanırlar: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[17] *} + + +Ve [*path operation decorator*'larına `dependencies` ekleme](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} bölümündeki tüm fikirler hâlâ geçerlidir; ancak bu sefer, uygulamadaki tüm *path operation*'lar için geçerli olur. + +## *Path operations* grupları için Dependencies { #dependencies-for-groups-of-path-operations } + +İleride, daha büyük uygulamaları nasıl yapılandıracağınızı ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}) okurken, muhtemelen birden fazla dosyayla birlikte, bir *path operations* grubu için tek bir `dependencies` parametresini nasıl tanımlayacağınızı öğreneceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/index.md b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/index.md new file mode 100644 index 000000000..f1e446d67 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/index.md @@ -0,0 +1,250 @@ +# Bağımlılıklar { #dependencies } + +**FastAPI**, çok güçlü ama aynı zamanda sezgisel bir **Dependency Injection** sistemine sahiptir. + +Kullanımı çok basit olacak şekilde tasarlanmıştır ve herhangi bir geliştiricinin diğer bileşenleri **FastAPI** ile entegre etmesini kolaylaştırır. + +## "Dependency Injection" Nedir? { #what-is-dependency-injection } + +Programlamada **"Dependency Injection"**, kodunuzun (bu örnekte *path operation function*'larınızın) çalışmak ve kullanmak için ihtiyaç duyduğu şeyleri: "dependencies" (bağımlılıklar) olarak beyan edebilmesi anlamına gelir. + +Ardından bu sistem (bu örnekte **FastAPI**), kodunuza gerekli bağımlılıkları sağlamak ("inject" etmek) için gereken her şeyi sizin yerinize halleder. + +Bu yaklaşım, şunlara ihtiyaç duyduğunuzda özellikle faydalıdır: + +* Paylaşılan bir mantığa sahip olmak (aynı kod mantığını tekrar tekrar kullanmak). +* Veritabanı bağlantılarını paylaşmak. +* Güvenlik, authentication, rol gereksinimleri vb. kuralları zorunlu kılmak. +* Ve daha birçok şey... + +Tüm bunları, kod tekrarını minimumda tutarak yaparsınız. + +## İlk Adımlar { #first-steps } + +Çok basit bir örneğe bakalım. Şimdilik o kadar basit olacak ki pek işe yaramayacak. + +Ama bu sayede **Dependency Injection** sisteminin nasıl çalıştığına odaklanabiliriz. + +### Bir dependency (bağımlılık) veya "dependable" Oluşturun { #create-a-dependency-or-dependable } + +Önce dependency'e odaklanalım. + +Bu, bir *path operation function*'ın alabileceği parametrelerin aynısını alabilen basit bir fonksiyondur: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *} + +Bu kadar. + +**2 satır**. + +Ve tüm *path operation function*'larınızla aynı şekle ve yapıya sahiptir. + +Bunu, "decorator" olmadan (yani `@app.get("/some-path")` olmadan) yazılmış bir *path operation function* gibi düşünebilirsiniz. + +Ayrıca istediğiniz herhangi bir şeyi döndürebilir. + +Bu örnekte, bu dependency şunları bekler: + +* `str` olan, opsiyonel bir query parametresi `q`. +* `int` olan, opsiyonel bir query parametresi `skip` ve varsayılanı `0`. +* `int` olan, opsiyonel bir query parametresi `limit` ve varsayılanı `100`. + +Sonra da bu değerleri içeren bir `dict` döndürür. + +/// info | Bilgi + +FastAPI, `Annotated` desteğini 0.95.0 sürümünde ekledi (ve önermeye başladı). + +Daha eski bir sürüm kullanıyorsanız `Annotated` kullanmaya çalıştığınızda hata alırsınız. + +`Annotated` kullanmadan önce **FastAPI** sürümünü en az 0.95.1'e yükseltmek için [FastAPI sürümünü yükseltin](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}. + +/// + +### `Depends`'i Import Edin { #import-depends } + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *} + +### "Dependant" İçinde Dependency'yi Tanımlayın { #declare-the-dependency-in-the-dependant } + +*Path operation function* parametrelerinizde `Body`, `Query` vb. kullandığınız gibi, yeni bir parametreyle `Depends` kullanın: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *} + +Fonksiyon parametrelerinde `Depends`'i `Body`, `Query` vb. ile aynı şekilde kullansanız da `Depends` biraz farklı çalışır. + +`Depends`'e yalnızca tek bir parametre verirsiniz. + +Bu parametre, bir fonksiyon gibi bir şey olmalıdır. + +Onu doğrudan **çağırmazsınız** (sonuna parantez eklemezsiniz), sadece `Depends()`'e parametre olarak verirsiniz. + +Ve bu fonksiyon da, *path operation function*'lar gibi parametre alır. + +/// tip | İpucu + +Fonksiyonların dışında başka hangi "şeylerin" dependency olarak kullanılabildiğini bir sonraki bölümde göreceksiniz. + +/// + +Yeni bir request geldiğinde, **FastAPI** şunları sizin yerinize yapar: + +* Dependency ("dependable") fonksiyonunuzu doğru parametrelerle çağırır. +* Fonksiyonunuzun sonucunu alır. +* Bu sonucu *path operation function*'ınızdaki parametreye atar. + +```mermaid +graph TB + +common_parameters(["common_parameters"]) +read_items["/items/"] +read_users["/users/"] + +common_parameters --> read_items +common_parameters --> read_users +``` + +Bu şekilde paylaşılan kodu bir kez yazarsınız ve onu *path operation*'larda çağırma işini **FastAPI** halleder. + +/// check | Ek bilgi + +Dikkat edin: Bunu "register" etmek ya da benzeri bir şey yapmak için özel bir class oluşturup **FastAPI**'ye bir yere geçirmeniz gerekmez. + +Sadece `Depends`'e verirsiniz ve gerisini **FastAPI** nasıl yapacağını bilir. + +/// + +## `Annotated` Dependency'lerini Paylaşın { #share-annotated-dependencies } + +Yukarıdaki örneklerde, ufak bir **kod tekrarı** olduğunu görüyorsunuz. + +`common_parameters()` dependency'sini kullanmanız gerektiğinde, type annotation ve `Depends()` içeren parametrenin tamamını yazmanız gerekir: + +```Python +commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)] +``` + +Ancak `Annotated` kullandığımız için bu `Annotated` değerini bir değişkende saklayıp birden fazla yerde kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *} + +/// tip | İpucu + +Bu aslında standart Python'dır; buna "type alias" denir ve **FastAPI**'ye özel bir şey değildir. + +Ama **FastAPI**, `Annotated` dahil Python standartları üzerine kurulu olduğu için bu tekniği kodunuzda kullanabilirsiniz. 😎 + +/// + +Dependency'ler beklediğiniz gibi çalışmaya devam eder ve **en güzel kısmı** da şudur: **type bilgisi korunur**. Bu da editörünüzün size **autocompletion**, **inline errors** vb. sağlamaya devam edeceği anlamına gelir. `mypy` gibi diğer araçlar için de aynısı geçerlidir. + +Bu özellikle, **büyük bir kod tabanında**, aynı dependency'leri **birçok *path operation*** içinde tekrar tekrar kullandığınızda çok faydalı olacaktır. + +## `async` Olsa da Olmasa da { #to-async-or-not-to-async } + +Dependency'ler de **FastAPI** tarafından çağrılacağı için (tıpkı *path operation function*'larınız gibi), fonksiyonları tanımlarken aynı kurallar geçerlidir. + +`async def` ya da normal `def` kullanabilirsiniz. + +Ayrıca normal `def` *path operation function*'ları içinde `async def` dependency tanımlayabilir veya `async def` *path operation function*'ları içinde `def` dependency kullanabilirsiniz vb. + +Fark etmez. **FastAPI** ne yapacağını bilir. + +/// note | Not + +Eğer bilmiyorsanız, dokümanlarda `async` ve `await` için [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank} bölümüne bakın. + +/// + +## OpenAPI ile Entegre { #integrated-with-openapi } + +Dependency'lerinizin (ve alt dependency'lerin) tüm request tanımları, doğrulamaları ve gereksinimleri aynı OpenAPI şemasına entegre edilir. + +Bu nedenle interaktif dokümanlar, bu dependency'lerden gelen tüm bilgileri de içerir: + + + +## Basit Kullanım { #simple-usage } + +Şöyle düşünürseniz: *Path operation function*'lar, bir *path* ve *operation* eşleştiğinde kullanılacak şekilde tanımlanır; ardından **FastAPI** fonksiyonu doğru parametrelerle çağırır ve request'ten veriyi çıkarır. + +Aslında tüm (veya çoğu) web framework'ü de aynı şekilde çalışır. + +Bu fonksiyonları hiçbir zaman doğrudan çağırmazsınız. Onları framework'ünüz (bu örnekte **FastAPI**) çağırır. + +Dependency Injection sistemiyle, *path operation function*'ınızın, ondan önce çalıştırılması gereken başka bir şeye de "bağlı" olduğunu **FastAPI**'ye söyleyebilirsiniz; **FastAPI** bunu çalıştırır ve sonuçları "inject" eder. + +Aynı "dependency injection" fikri için kullanılan diğer yaygın terimler: + +* resources +* providers +* services +* injectables +* components + +## **FastAPI** Plug-in'leri { #fastapi-plug-ins } + +Entegrasyonlar ve "plug-in"ler **Dependency Injection** sistemi kullanılarak inşa edilebilir. Ancak aslında **"plug-in" oluşturmanıza gerek yoktur**; çünkü dependency'leri kullanarak *path operation function*'larınıza sunulabilecek sınırsız sayıda entegrasyon ve etkileşim tanımlayabilirsiniz. + +Dependency'ler, çok basit ve sezgisel bir şekilde oluşturulabilir. Böylece ihtiyacınız olan Python package'larını import edip, API fonksiyonlarınızla birkaç satır kodla *kelimenin tam anlamıyla* entegre edebilirsiniz. + +İlerleyen bölümlerde ilişkisel ve NoSQL veritabanları, güvenlik vb. konularda bunun örneklerini göreceksiniz. + +## **FastAPI** Uyumluluğu { #fastapi-compatibility } + +Dependency injection sisteminin sadeliği, **FastAPI**'yi şunlarla uyumlu hale getirir: + +* tüm ilişkisel veritabanları +* NoSQL veritabanları +* harici paketler +* harici API'ler +* authentication ve authorization sistemleri +* API kullanım izleme (monitoring) sistemleri +* response verisi injection sistemleri +* vb. + +## Basit ve Güçlü { #simple-and-powerful } + +Hiyerarşik dependency injection sistemi tanımlamak ve kullanmak çok basit olsa da, hâlâ oldukça güçlüdür. + +Kendileri de dependency tanımlayabilen dependency'ler tanımlayabilirsiniz. + +Sonuçta hiyerarşik bir dependency ağacı oluşur ve **Dependency Injection** sistemi tüm bu dependency'leri (ve alt dependency'lerini) sizin için çözer ve her adımda sonuçları sağlar ("inject" eder). + +Örneğin, 4 API endpoint'iniz (*path operation*) olduğunu varsayalım: + +* `/items/public/` +* `/items/private/` +* `/users/{user_id}/activate` +* `/items/pro/` + +O zaman her biri için farklı izin gereksinimlerini yalnızca dependency'ler ve alt dependency'lerle ekleyebilirsiniz: + +```mermaid +graph TB + +current_user(["current_user"]) +active_user(["active_user"]) +admin_user(["admin_user"]) +paying_user(["paying_user"]) + +public["/items/public/"] +private["/items/private/"] +activate_user["/users/{user_id}/activate"] +pro_items["/items/pro/"] + +current_user --> active_user +active_user --> admin_user +active_user --> paying_user + +current_user --> public +active_user --> private +admin_user --> activate_user +paying_user --> pro_items +``` + +## **OpenAPI** ile Entegre { #integrated-with-openapi_1 } + +Bu dependency'lerin tümü, gereksinimlerini beyan ederken aynı zamanda *path operation*'larınıza parametreler, doğrulamalar vb. da ekler. + +**FastAPI**, bunların hepsini OpenAPI şemasına eklemekle ilgilenir; böylece interaktif dokümantasyon sistemlerinde gösterilir. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md new file mode 100644 index 000000000..184db839b --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md @@ -0,0 +1,105 @@ +# Alt Bağımlılıklar { #sub-dependencies } + +**Alt bağımlılıkları** olan bağımlılıklar oluşturabilirsiniz. + +İhtiyacınız olduğu kadar **derine** gidebilirler. + +Bunları çözme işini **FastAPI** üstlenir. + +## İlk bağımlılık "dependable" { #first-dependency-dependable } + +Şöyle bir ilk bağımlılık ("dependable") oluşturabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *} + +Burada `q` adında opsiyonel bir query parametresi `str` olarak tanımlanır ve sonra doğrudan geri döndürülür. + +Bu oldukça basit (pek faydalı değil), ama alt bağımlılıkların nasıl çalıştığına odaklanmamıza yardımcı olacak. + +## İkinci bağımlılık: "dependable" ve "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant } + +Ardından, aynı zamanda kendi içinde bir bağımlılık da tanımlayan başka bir bağımlılık fonksiyonu (bir "dependable") oluşturabilirsiniz (yani o da bir "dependant" olur): + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *} + +Tanımlanan parametrelere odaklanalım: + +* Bu fonksiyonun kendisi bir bağımlılık ("dependable") olmasına rağmen, ayrıca başka bir bağımlılık daha tanımlar (başka bir şeye "depends" olur). + * `query_extractor`'a bağlıdır ve ondan dönen değeri `q` parametresine atar. +* Ayrıca `last_query` adında opsiyonel bir cookie'yi `str` olarak tanımlar. + * Kullanıcı herhangi bir query `q` sağlamadıysa, daha önce cookie'ye kaydettiğimiz en son kullanılan query'yi kullanırız. + +## Bağımlılığı Kullanma { #use-the-dependency } + +Sonra bu bağımlılığı şöyle kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *} + +/// info | Bilgi + +Dikkat edin, *path operation function* içinde yalnızca tek bir bağımlılık tanımlıyoruz: `query_or_cookie_extractor`. + +Ancak **FastAPI**, `query_or_cookie_extractor`'ı çağırmadan önce `query_extractor`'ı önce çözmesi gerektiğini bilir ve onun sonucunu `query_or_cookie_extractor`'a aktarır. + +/// + +```mermaid +graph TB + +query_extractor(["query_extractor"]) +query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"]) + +read_query["/items/"] + +query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query +``` + +## Aynı Bağımlılığı Birden Fazla Kez Kullanma { #using-the-same-dependency-multiple-times } + +Bağımlılıklarınızdan biri aynı *path operation* için birden fazla kez tanımlanırsa (örneğin birden fazla bağımlılığın ortak bir alt bağımlılığı varsa), **FastAPI** o alt bağımlılığı request başına yalnızca bir kez çağıracağını bilir. + +Dönen değeri bir "cache" içinde saklar ve aynı request içinde buna ihtiyaç duyan tüm "dependant"lara aktarır; böylece aynı request için bağımlılığı tekrar tekrar çağırmaz. + +Daha ileri bir senaryoda, "cached" değeri kullanmak yerine aynı request içinde her adımda (muhtemelen birden fazla kez) bağımlılığın çağrılması gerektiğini biliyorsanız, `Depends` kullanırken `use_cache=False` parametresini ayarlayabilirsiniz: + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python hl_lines="1" +async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]): + return {"fresh_value": fresh_value} +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ Annotated olmayan + +/// tip | İpucu + +Mümkünse `Annotated` sürümünü tercih edin. + +/// + +```Python hl_lines="1" +async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)): + return {"fresh_value": fresh_value} +``` + +//// + +## Özet { #recap } + +Burada kullanılan havalı terimlerin ötesinde, **Dependency Injection** sistemi aslında oldukça basittir. + +*Path operation function*'lara benzeyen fonksiyonlardan ibarettir. + +Yine de çok güçlüdür ve keyfi derecede derin iç içe geçmiş bağımlılık "graph"ları (ağaçları) tanımlamanıza izin verir. + +/// tip | İpucu + +Bu basit örneklerle çok faydalı görünmeyebilir. + +Ancak **security** ile ilgili bölümlerde bunun ne kadar işe yaradığını göreceksiniz. + +Ayrıca size ne kadar kod kazandırdığını da göreceksiniz. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/encoder.md b/docs/tr/docs/tutorial/encoder.md new file mode 100644 index 000000000..e4790a032 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/encoder.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# JSON Uyumlu Encoder { #json-compatible-encoder } + +Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir. + +Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa. + +Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar. + +## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder } + +Yalnızca JSON ile uyumlu veri kabul eden bir veritabanınız olduğunu düşünelim: `fake_db`. + +Örneğin bu veritabanı, JSON ile uyumlu olmadıkları için `datetime` objelerini kabul etmez. + +Dolayısıyla bir `datetime` objesinin, ISO formatında veriyi içeren bir `str`'e dönüştürülmesi gerekir. + +Aynı şekilde bu veritabanı bir Pydantic model'i (attribute'lara sahip bir obje) de kabul etmez; yalnızca bir `dict` kabul eder. + +Bunun için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz. + +Bir Pydantic model gibi bir obje alır ve JSON ile uyumlu bir versiyonunu döndürür: + +{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *} + +Bu örnekte, Pydantic model'i bir `dict`'e, `datetime`'ı da bir `str`'e dönüştürür. + +Bu fonksiyonun çağrılmasıyla elde edilen sonuç, Python standardındaki `json.dumps()` ile encode edilebilecek bir şeydir. + +JSON formatında (string olarak) veriyi içeren büyük bir `str` döndürmez. Bunun yerine, tüm değerleri ve alt değerleri JSON ile uyumlu olacak şekilde, Python’un standart bir veri yapısını (örneğin bir `dict`) döndürür. + +/// note | Not + +`jsonable_encoder`, aslında **FastAPI** tarafından veriyi dönüştürmek için internal olarak kullanılır. Ancak birçok farklı senaryoda da oldukça faydalıdır. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/extra-data-types.md b/docs/tr/docs/tutorial/extra-data-types.md new file mode 100644 index 000000000..464d3a82a --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/extra-data-types.md @@ -0,0 +1,62 @@ +# Ek Veri Tipleri { #extra-data-types } + +Şimdiye kadar şunlar gibi yaygın veri tiplerini kullanıyordunuz: + +* `int` +* `float` +* `str` +* `bool` + +Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz. + +Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz: + +* Harika editör desteği. +* Gelen request'lerden veri dönüştürme. +* response verileri için veri dönüştürme. +* Veri doğrulama. +* Otomatik annotation ve dokümantasyon. + +## Diğer veri tipleri { #other-data-types } + +Kullanabileceğiniz ek veri tiplerinden bazıları şunlardır: + +* `UUID`: + * Birçok veritabanı ve sistemde ID olarak yaygın kullanılan, standart bir "Universally Unique Identifier". + * request ve response'larda `str` olarak temsil edilir. +* `datetime.datetime`: + * Python `datetime.datetime`. + * request ve response'larda ISO 8601 formatında bir `str` olarak temsil edilir, örn: `2008-09-15T15:53:00+05:00`. +* `datetime.date`: + * Python `datetime.date`. + * request ve response'larda ISO 8601 formatında bir `str` olarak temsil edilir, örn: `2008-09-15`. +* `datetime.time`: + * Python `datetime.time`. + * request ve response'larda ISO 8601 formatında bir `str` olarak temsil edilir, örn: `14:23:55.003`. +* `datetime.timedelta`: + * Python `datetime.timedelta`. + * request ve response'larda toplam saniye sayısını ifade eden bir `float` olarak temsil edilir. + * Pydantic, bunu ayrıca bir "ISO 8601 time diff encoding" olarak temsil etmeye de izin verir, daha fazla bilgi için dokümanlara bakın. +* `frozenset`: + * request ve response'larda, `set` ile aynı şekilde ele alınır: + * request'lerde bir list okunur, tekrarlar kaldırılır ve `set`'e dönüştürülür. + * response'larda `set`, `list`'e dönüştürülür. + * Üretilen schema, `set` değerlerinin benzersiz olduğunu belirtir (JSON Schema'nın `uniqueItems` özelliğini kullanarak). +* `bytes`: + * Standart Python `bytes`. + * request ve response'larda `str` gibi ele alınır. + * Üretilen schema, bunun `binary` "format"ına sahip bir `str` olduğunu belirtir. +* `Decimal`: + * Standart Python `Decimal`. + * request ve response'larda `float` ile aynı şekilde işlenir. +* Geçerli tüm Pydantic veri tiplerini burada görebilirsiniz: Pydantic data types. + +## Örnek { #example } + +Yukarıdaki tiplerden bazılarını kullanan parametrelere sahip bir örnek *path operation* şöyle: + +{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *} + +Fonksiyonun içindeki parametrelerin doğal veri tiplerinde olduğunu unutmayın; örneğin normal tarih işlemleri yapabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *} diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/extra-models.md b/docs/tr/docs/tutorial/extra-models.md new file mode 100644 index 000000000..9aae28e05 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/extra-models.md @@ -0,0 +1,211 @@ +# Ek Modeller { #extra-models } + +Önceki örnekten devam edersek, birbiriyle ilişkili birden fazla modelin olması oldukça yaygındır. + +Bu durum özellikle kullanıcı modellerinde sık görülür, çünkü: + +* **input modeli** bir `password` içerebilmelidir. +* **output modeli** `password` içermemelidir. +* **database modeli** büyük ihtimalle hash'lenmiş bir `password` tutmalıdır. + +/// danger + +Kullanıcının düz metin (plaintext) `password`'ünü asla saklamayın. Her zaman sonradan doğrulayabileceğiniz "güvenli bir hash" saklayın. + +Eğer bilmiyorsanız, "password hash" nedir konusunu [güvenlik bölümlerinde](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank} öğreneceksiniz. + +/// + +## Birden Çok Model { #multiple-models } + +`password` alanlarıyla birlikte modellerin genel olarak nasıl görünebileceğine ve nerelerde kullanılacaklarına dair bir fikir: + +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *} + +### `**user_in.model_dump()` Hakkında { #about-user-in-model-dump } + +#### Pydantic'in `.model_dump()` Metodu { #pydantics-model-dump } + +`user_in`, `UserIn` sınıfına ait bir Pydantic modelidir. + +Pydantic modellerinde, model verilerini içeren bir `dict` döndüren `.model_dump()` metodu bulunur. + +Yani, şöyle bir Pydantic nesnesi `user_in` oluşturursak: + +```Python +user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com") +``` + +ve sonra şunu çağırırsak: + +```Python +user_dict = user_in.model_dump() +``` + +artık `user_dict` değişkeninde modelin verilerini içeren bir `dict` vardır (Pydantic model nesnesi yerine bir `dict` elde etmiş oluruz). + +Ve eğer şunu çağırırsak: + +```Python +print(user_dict) +``` + +şöyle bir Python `dict` elde ederiz: + +```Python +{ + 'username': 'john', + 'password': 'secret', + 'email': 'john.doe@example.com', + 'full_name': None, +} +``` + +#### Bir `dict`'i Unpack Etmek { #unpacking-a-dict } + +`user_dict` gibi bir `dict` alıp bunu bir fonksiyona (ya da sınıfa) `**user_dict` ile gönderirsek, Python bunu "unpack" eder. Yani `user_dict` içindeki key ve value'ları doğrudan key-value argümanları olarak geçirir. + +Dolayısıyla, yukarıdaki `user_dict` ile devam edersek, şunu yazmak: + +```Python +UserInDB(**user_dict) +``` + +şuna eşdeğer bir sonuç üretir: + +```Python +UserInDB( + username="john", + password="secret", + email="john.doe@example.com", + full_name=None, +) +``` + +Ya da daha net şekilde, `user_dict`'i doğrudan kullanarak, gelecekte içeriği ne olursa olsun: + +```Python +UserInDB( + username = user_dict["username"], + password = user_dict["password"], + email = user_dict["email"], + full_name = user_dict["full_name"], +) +``` + +#### Bir Pydantic Modelinden Diğerinin İçeriğiyle Pydantic Model Oluşturmak { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another } + +Yukarıdaki örnekte `user_dict`'i `user_in.model_dump()` ile elde ettiğimiz için, şu kod: + +```Python +user_dict = user_in.model_dump() +UserInDB(**user_dict) +``` + +şuna eşdeğerdir: + +```Python +UserInDB(**user_in.model_dump()) +``` + +...çünkü `user_in.model_dump()` bir `dict` döndürür ve biz de bunu `UserInDB`'ye `**` önekiyle vererek Python'ın "unpack" etmesini sağlarız. + +Böylece, bir Pydantic modelindeki verilerden başka bir Pydantic model üretmiş oluruz. + +#### Bir `dict`'i Unpack Etmek ve Ek Keyword'ler { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords } + +Sonrasında, aşağıdaki gibi ek keyword argümanı `hashed_password=hashed_password` eklemek: + +```Python +UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password) +``` + +...şuna benzer bir sonuca dönüşür: + +```Python +UserInDB( + username = user_dict["username"], + password = user_dict["password"], + email = user_dict["email"], + full_name = user_dict["full_name"], + hashed_password = hashed_password, +) +``` + +/// warning + +Ek destek fonksiyonları olan `fake_password_hasher` ve `fake_save_user` sadece verinin olası bir akışını göstermek içindir; elbette gerçek bir güvenlik sağlamazlar. + +/// + +## Tekrarı Azaltma { #reduce-duplication } + +Kod tekrarını azaltmak, **FastAPI**'nin temel fikirlerinden biridir. + +Kod tekrarı; bug, güvenlik problemi, kodun senkron dışına çıkması (bir yeri güncelleyip diğerlerini güncellememek) gibi sorunların olasılığını artırır. + +Bu modellerin hepsi verinin büyük bir kısmını paylaşıyor ve attribute adlarını ve type'larını tekrar ediyor. + +Daha iyisini yapabiliriz. + +Diğer modellerimiz için temel olacak bir `UserBase` modeli tanımlayabiliriz. Sonra da bu modelden türeyen (subclass) modeller oluşturup onun attribute'larını (type deklarasyonları, doğrulama vb.) miras aldırabiliriz. + +Tüm veri dönüştürme, doğrulama, dokümantasyon vb. her zamanki gibi çalışmaya devam eder. + +Bu sayede modeller arasındaki farkları (plaintext `password` olan, `hashed_password` olan ve `password` olmayan) sadece o farklılıklar olarak tanımlayabiliriz: + +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *} + +## `Union` veya `anyOf` { #union-or-anyof } + +Bir response'u iki ya da daha fazla type'ın `Union`'ı olarak tanımlayabilirsiniz; bu, response'un bunlardan herhangi biri olabileceği anlamına gelir. + +OpenAPI'de bu `anyOf` ile tanımlanır. + +Bunu yapmak için standart Python type hint'i olan `typing.Union`'ı kullanın: + +/// note + +Bir `Union` tanımlarken en spesifik type'ı önce, daha az spesifik olanı sonra ekleyin. Aşağıdaki örnekte daha spesifik olan `PlaneItem`, `Union[PlaneItem, CarItem]` içinde `CarItem`'dan önce gelir. + +/// + +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *} + +### Python 3.10'da `Union` { #union-in-python-3-10 } + +Bu örnekte `Union[PlaneItem, CarItem]` değerini `response_model` argümanına veriyoruz. + +Bunu bir **type annotation** içine koymak yerine bir **argümana değer** olarak geçtiğimiz için, Python 3.10'da bile `Union` kullanmamız gerekiyor. + +Eğer bu bir type annotation içinde olsaydı, dikey çizgiyi kullanabilirdik: + +```Python +some_variable: PlaneItem | CarItem +``` + +Ancak bunu `response_model=PlaneItem | CarItem` atamasına koyarsak hata alırız; çünkü Python bunu bir type annotation olarak yorumlamak yerine `PlaneItem` ile `CarItem` arasında **geçersiz bir işlem** yapmaya çalışır. + +## Model Listesi { #list-of-models } + +Aynı şekilde, nesne listesi döndüren response'ları da tanımlayabilirsiniz. + +Bunun için standart Python `typing.List`'i (ya da Python 3.9 ve üzeri için sadece `list`) kullanın: + +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *} + +## Rastgele `dict` ile Response { #response-with-arbitrary-dict } + +Bir Pydantic modeli kullanmadan, sadece key ve value type'larını belirterek düz, rastgele bir `dict` ile de response tanımlayabilirsiniz. + +Bu, geçerli field/attribute adlarını (Pydantic modeli için gerekli olurdu) önceden bilmiyorsanız kullanışlıdır. + +Bu durumda `typing.Dict` (ya da Python 3.9 ve üzeri için sadece `dict`) kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *} + +## Özet { #recap } + +Her duruma göre birden fazla Pydantic modeli kullanın ve gerekirse özgürce inheritance uygulayın. + +Bir entity'nin farklı "state"lere sahip olması gerekiyorsa, o entity için tek bir veri modeli kullanmak zorunda değilsiniz. Örneğin `password` içeren, `password_hash` içeren ve `password` içermeyen state'lere sahip kullanıcı "entity"si gibi. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/handling-errors.md b/docs/tr/docs/tutorial/handling-errors.md new file mode 100644 index 000000000..a4d693792 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/handling-errors.md @@ -0,0 +1,244 @@ +# Hataları Yönetme { #handling-errors } + +API’nizi kullanan bir client’a hata bildirmek zorunda olduğunuz pek çok durum vardır. + +Bu client; frontend’i olan bir tarayıcı, başka birinin yazdığı bir kod, bir IoT cihazı vb. olabilir. + +Client’a şunları söylemeniz gerekebilir: + +* Client’ın bu işlem için yeterli yetkisi yok. +* Client’ın bu kaynağa erişimi yok. +* Client’ın erişmeye çalıştığı öğe mevcut değil. +* vb. + +Bu durumlarda genellikle **400** aralığında (**400** ile **499** arası) bir **HTTP status code** döndürürsünüz. + +Bu, 200 HTTP status code’larına (200 ile 299 arası) benzer. Bu "200" status code’ları, request’in bir şekilde "başarılı" olduğunu ifade eder. + +400 aralığındaki status code’lar ise hatanın client tarafından kaynaklandığını gösterir. + +Şu meşhur **"404 Not Found"** hatalarını (ve şakalarını) hatırlıyor musunuz? + +## `HTTPException` Kullanma { #use-httpexception } + +Client’a hata içeren HTTP response’ları döndürmek için `HTTPException` kullanırsınız. + +### `HTTPException`’ı Import Etme { #import-httpexception } + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[1] *} + +### Kodunuzda Bir `HTTPException` Raise Etme { #raise-an-httpexception-in-your-code } + +`HTTPException`, API’lerle ilgili ek veriler içeren normal bir Python exception’ıdır. + +Python exception’ı olduğu için `return` etmezsiniz, `raise` edersiniz. + +Bu aynı zamanda şunu da ifade eder: *path operation function*’ınızın içinde çağırdığınız bir yardımcı (utility) fonksiyonun içindeyken `HTTPException` raise ederseniz, *path operation function* içindeki kodun geri kalanı çalışmaz; request’i hemen sonlandırır ve `HTTPException` içindeki HTTP hatasını client’a gönderir. + +Bir değer döndürmek yerine exception raise etmenin faydası, Dependencies ve Security bölümünde daha da netleşecektir. + +Bu örnekte, client var olmayan bir ID ile bir item istediğinde, `404` status code’u ile bir exception raise edelim: + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[11] *} + +### Ortaya Çıkan Response { #the-resulting-response } + +Client `http://example.com/items/foo` (bir `item_id` `"foo"`) isterse, HTTP status code olarak 200 ve şu JSON response’u alır: + +```JSON +{ + "item": "The Foo Wrestlers" +} +``` + +Ancak client `http://example.com/items/bar` (mevcut olmayan bir `item_id` `"bar"`) isterse, HTTP status code olarak 404 ("not found" hatası) ve şu JSON response’u alır: + +```JSON +{ + "detail": "Item not found" +} +``` + +/// tip | İpucu + +Bir `HTTPException` raise ederken, `detail` parametresine sadece `str` değil, JSON’a dönüştürülebilen herhangi bir değer geçebilirsiniz. + +Örneğin `dict`, `list` vb. geçebilirsiniz. + +Bunlar **FastAPI** tarafından otomatik olarak işlenir ve JSON’a dönüştürülür. + +/// + +## Özel Header’lar Eklemek { #add-custom-headers } + +Bazı durumlarda HTTP hata response’una özel header’lar eklemek faydalıdır. Örneğin bazı güvenlik türlerinde. + +Muhtemelen bunu doğrudan kendi kodunuzda kullanmanız gerekmeyecek. + +Ama ileri seviye bir senaryo için ihtiyaç duyarsanız, özel header’lar ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py39.py hl[14] *} + +## Özel Exception Handler’ları Kurmak { #install-custom-exception-handlers } + +Starlette’in aynı exception yardımcı araçlarıyla özel exception handler’lar ekleyebilirsiniz. + +Diyelim ki sizin (ya da kullandığınız bir kütüphanenin) `raise` edebileceği `UnicornException` adında özel bir exception’ınız var. + +Ve bu exception’ı FastAPI ile global olarak handle etmek istiyorsunuz. + +`@app.exception_handler()` ile özel bir exception handler ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py39.py hl[5:7,13:18,24] *} + +Burada `/unicorns/yolo` için request atarsanız, *path operation* bir `UnicornException` `raise` eder. + +Ancak bu, `unicorn_exception_handler` tarafından handle edilir. + +Böylece HTTP status code’u `418` olan, JSON içeriği şu şekilde temiz bir hata response’u alırsınız: + +```JSON +{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."} +``` + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.requests import Request` ve `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` olarak da sunar. Ancak mevcut response’ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir. `Request` için de aynısı geçerlidir. + +/// + +## Varsayılan Exception Handler’ları Override Etmek { #override-the-default-exception-handlers } + +**FastAPI** bazı varsayılan exception handler’lara sahiptir. + +Bu handler’lar, `HTTPException` `raise` ettiğinizde ve request geçersiz veri içerdiğinde varsayılan JSON response’ları döndürmekten sorumludur. + +Bu exception handler’ları kendi handler’larınızla override edebilirsiniz. + +### Request Validation Exception’larını Override Etmek { #override-request-validation-exceptions } + +Bir request geçersiz veri içerdiğinde, **FastAPI** içeride `RequestValidationError` raise eder. + +Ve bunun için varsayılan bir exception handler da içerir. + +Override etmek için `RequestValidationError`’ı import edin ve exception handler’ı `@app.exception_handler(RequestValidationError)` ile decorate edin. + +Exception handler, bir `Request` ve exception’ı alır. + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[2,14:19] *} + +Artık `/items/foo`’ya giderseniz, şu varsayılan JSON hatası yerine: + +```JSON +{ + "detail": [ + { + "loc": [ + "path", + "item_id" + ], + "msg": "value is not a valid integer", + "type": "type_error.integer" + } + ] +} +``` + +şu şekilde bir metin (text) versiyonu alırsınız: + +``` +Validation errors: +Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer +``` + +### `HTTPException` Hata Handler’ını Override Etmek { #override-the-httpexception-error-handler } + +Benzer şekilde `HTTPException` handler’ını da override edebilirsiniz. + +Örneğin bu hatalar için JSON yerine plain text response döndürmek isteyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[3:4,9:11,25] *} + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import PlainTextResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` olarak da sunar. Ancak mevcut response’ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir. + +/// + +/// warning | Uyarı + +`RequestValidationError`, validation hatasının gerçekleştiği dosya adı ve satır bilgilerini içerir; isterseniz bunu log’larınıza ilgili bilgilerle birlikte yazdırabilirsiniz. + +Ancak bu, eğer sadece string’e çevirip bu bilgiyi doğrudan response olarak döndürürseniz sisteminiz hakkında bir miktar bilgi sızdırabileceğiniz anlamına gelir. Bu yüzden burada kod, her bir hatayı ayrı ayrı çıkarıp gösterir. + +/// + +### `RequestValidationError` Body’sini Kullanmak { #use-the-requestvalidationerror-body } + +`RequestValidationError`, geçersiz veriyle aldığı `body`’yi içerir. + +Uygulamanızı geliştirirken body’yi log’lamak, debug etmek, kullanıcıya döndürmek vb. için bunu kullanabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py39.py hl[14] *} + +Şimdi şu gibi geçersiz bir item göndermeyi deneyin: + +```JSON +{ + "title": "towel", + "size": "XL" +} +``` + +Aldığınız body’yi de içeren, verinin geçersiz olduğunu söyleyen bir response alırsınız: + +```JSON hl_lines="12-15" +{ + "detail": [ + { + "loc": [ + "body", + "size" + ], + "msg": "value is not a valid integer", + "type": "type_error.integer" + } + ], + "body": { + "title": "towel", + "size": "XL" + } +} +``` + +#### FastAPI’nin `HTTPException`’ı vs Starlette’in `HTTPException`’ı { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception } + +**FastAPI**’nin kendi `HTTPException`’ı vardır. + +Ve **FastAPI**’nin `HTTPException` hata sınıfı, Starlette’in `HTTPException` hata sınıfından kalıtım alır (inherit). + +Tek fark şudur: **FastAPI**’nin `HTTPException`’ı `detail` alanı için JSON’a çevrilebilir herhangi bir veri kabul ederken, Starlette’in `HTTPException`’ı burada sadece string kabul eder. + +Bu yüzden kodunuzda her zamanki gibi **FastAPI**’nin `HTTPException`’ını raise etmeye devam edebilirsiniz. + +Ancak bir exception handler register ederken, bunu Starlette’in `HTTPException`’ı için register etmelisiniz. + +Böylece Starlette’in internal kodunun herhangi bir bölümü ya da bir Starlette extension/plug-in’i Starlette `HTTPException` raise ederse, handler’ınız bunu yakalayıp (catch) handle edebilir. + +Bu örnekte, iki `HTTPException`’ı da aynı kodda kullanabilmek için Starlette’in exception’ı `StarletteHTTPException` olarak yeniden adlandırılıyor: + +```Python +from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException +``` + +### **FastAPI**’nin Exception Handler’larını Yeniden Kullanmak { #reuse-fastapis-exception-handlers } + +Exception’ı, **FastAPI**’nin aynı varsayılan exception handler’larıyla birlikte kullanmak isterseniz, varsayılan exception handler’ları `fastapi.exception_handlers` içinden import edip yeniden kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py39.py hl[2:5,15,21] *} + +Bu örnekte sadece oldukça açıklayıcı bir mesajla hatayı yazdırıyorsunuz; ama fikir anlaşılıyor. Exception’ı kullanıp ardından varsayılan exception handler’ları olduğu gibi yeniden kullanabilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/header-param-models.md b/docs/tr/docs/tutorial/header-param-models.md new file mode 100644 index 000000000..9170515dc --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/header-param-models.md @@ -0,0 +1,72 @@ +# Header Parametre Modelleri { #header-parameter-models } + +Birbiriyle ilişkili **header parametreleri**nden oluşan bir grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz. + +Bu sayede modeli **birden fazla yerde yeniden kullanabilir**, ayrıca tüm parametreler için doğrulamaları ve metadata bilgilerini tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎 + +/// note | Not + +Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓 + +/// + +## Pydantic Model ile Header Parametreleri { #header-parameters-with-a-pydantic-model } + +İhtiyacınız olan **header parametreleri**ni bir **Pydantic model** içinde tanımlayın, ardından parametreyi `Header` olarak belirtin: + +{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *} + +**FastAPI**, request içindeki **headers** bölümünden **her alan** için veriyi **çıkarır** ve size tanımladığınız Pydantic model örneğini verir. + +## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs } + +Gerekli header'ları `/docs` altındaki doküman arayüzünde görebilirsiniz: + +
+ +
+ +## Ek Header'ları Yasaklayın { #forbid-extra-headers } + +Bazı özel kullanım senaryolarında (muhtemelen çok yaygın değil), kabul etmek istediğiniz header'ları **kısıtlamak** isteyebilirsiniz. + +Pydantic'in model yapılandırmasını kullanarak `extra` alanları `forbid` edebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} + +Bir client bazı **ek header'lar** göndermeye çalışırsa, **hata** response'u alır. + +Örneğin client, değeri `plumbus` olan bir `tool` header'ı göndermeye çalışırsa, `tool` header parametresine izin verilmediğini söyleyen bir **hata** response'u alır: + +```json +{ + "detail": [ + { + "type": "extra_forbidden", + "loc": ["header", "tool"], + "msg": "Extra inputs are not permitted", + "input": "plumbus", + } + ] +} +``` + +## Alt Çizgileri Dönüştürmeyi Kapatın { #disable-convert-underscores } + +Normal header parametrelerinde olduğu gibi, parametre adlarında alt çizgi karakterleri olduğunda bunlar **otomatik olarak tireye dönüştürülür**. + +Örneğin kodda `save_data` adlı bir header parametreniz varsa, beklenen HTTP header `save-data` olur ve dokümanlarda da bu şekilde görünür. + +Herhangi bir sebeple bu otomatik dönüşümü kapatmanız gerekiyorsa, header parametreleri için kullandığınız Pydantic model'lerde de bunu devre dışı bırakabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial003_an_py310.py hl[19] *} + +/// warning | Uyarı + +`convert_underscores` değerini `False` yapmadan önce, bazı HTTP proxy'lerinin ve server'ların alt çizgi içeren header'ların kullanımına izin vermediğini unutmayın. + +/// + +## Özet { #summary } + +**FastAPI**'de **headers** tanımlamak için **Pydantic model** kullanabilirsiniz. 😎 diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/header-params.md b/docs/tr/docs/tutorial/header-params.md new file mode 100644 index 000000000..ca787f534 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/header-params.md @@ -0,0 +1,91 @@ +# Header Parametreleri { #header-parameters } + +`Query`, `Path` ve `Cookie` parametrelerini nasıl tanımlıyorsanız, Header parametrelerini de aynı şekilde tanımlayabilirsiniz. + +## `Header`'ı Import Edin { #import-header } + +Önce `Header`'ı import edin: + +{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *} + +## `Header` Parametrelerini Tanımlayın { #declare-header-parameters } + +Ardından header parametrelerini, `Path`, `Query` ve `Cookie` ile kullandığınız yapının aynısıyla tanımlayın. + +Default değeri ve ek validation ya da annotation parametrelerinin tamamını belirleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *} + +/// note | Teknik Detaylar + +`Header`, `Path`, `Query` ve `Cookie`'nin "kardeş" sınıfıdır. Ayrıca aynı ortak `Param` sınıfından kalıtım alır. + +Ancak şunu unutmayın: `fastapi`'den `Query`, `Path`, `Header` ve diğerlerini import ettiğinizde, bunlar aslında özel sınıfları döndüren fonksiyonlardır. + +/// + +/// info | Bilgi + +Header'ları tanımlamak için `Header` kullanmanız gerekir; aksi halde parametreler query parametreleri olarak yorumlanır. + +/// + +## Otomatik Dönüştürme { #automatic-conversion } + +`Header`, `Path`, `Query` ve `Cookie`'nin sağladıklarına ek olarak küçük bir ekstra işlevsellik sunar. + +Standart header'ların çoğu, "hyphen" karakteri (diğer adıyla "minus symbol" (`-`)) ile ayrılır. + +Ancak `user-agent` gibi bir değişken adı Python'da geçersizdir. + +Bu yüzden, default olarak `Header`, header'ları almak ve dokümante etmek için parametre adlarındaki underscore (`_`) karakterlerini hyphen (`-`) ile dönüştürür. + +Ayrıca HTTP header'ları büyük/küçük harfe duyarlı değildir; dolayısıyla onları standart Python stiliyle (diğer adıyla "snake_case") tanımlayabilirsiniz. + +Yani `User_Agent` gibi bir şey yazıp ilk harfleri büyütmeniz gerekmeden, Python kodunda normalde kullandığınız gibi `user_agent` kullanabilirsiniz. + +Herhangi bir nedenle underscore'ların hyphen'lara otomatik dönüştürülmesini kapatmanız gerekirse, `Header`'ın `convert_underscores` parametresini `False` yapın: + +{* ../../docs_src/header_params/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} + +/// warning | Uyarı + +`convert_underscores`'u `False` yapmadan önce, bazı HTTP proxy'lerinin ve server'ların underscore içeren header'ların kullanımına izin vermediğini unutmayın. + +/// + +## Yinelenen Header'lar { #duplicate-headers } + +Yinelenen header'lar almak mümkündür. Yani aynı header'ın birden fazla değeri olabilir. + +Bu tür durumları, type tanımında bir list kullanarak belirtebilirsiniz. + +Yinelenen header'daki tüm değerleri Python `list` olarak alırsınız. + +Örneğin, birden fazla kez gelebilen `X-Token` header'ını tanımlamak için şöyle yazabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *} + +Eğer bu *path operation* ile iki HTTP header göndererek iletişim kurarsanız: + +``` +X-Token: foo +X-Token: bar +``` + +response şöyle olur: + +```JSON +{ + "X-Token values": [ + "bar", + "foo" + ] +} +``` + +## Özet { #recap } + +Header'ları `Header` ile tanımlayın; `Query`, `Path` ve `Cookie` ile kullanılan ortak kalıbı burada da kullanın. + +Değişkenlerinizdeki underscore'lar konusunda endişelenmeyin, **FastAPI** bunları dönüştürmeyi halleder. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/index.md b/docs/tr/docs/tutorial/index.md new file mode 100644 index 000000000..f672c9e20 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/index.md @@ -0,0 +1,95 @@ +# Eğitim - Kullanıcı Rehberi { #tutorial-user-guide } + +Bu eğitim, **FastAPI**'yi özelliklerinin çoğuyla birlikte adım adım nasıl kullanacağınızı gösterir. + +Her bölüm bir öncekilerin üzerine kademeli olarak eklenir, ancak konular birbirinden ayrılacak şekilde yapılandırılmıştır; böylece API ihtiyaçlarınıza göre doğrudan belirli bir konuya gidip aradığınızı bulabilirsiniz. + +Ayrıca, ileride tekrar dönüp tam olarak ihtiyaç duyduğunuz şeyi görebileceğiniz bir referans olarak da tasarlanmıştır. + +## Kodu Çalıştırın { #run-the-code } + +Tüm code block'lar kopyalanıp doğrudan kullanılabilir (zaten test edilmiş Python dosyalarıdır). + +Örneklerden herhangi birini çalıştırmak için, kodu `main.py` adlı bir dosyaya kopyalayın ve şu komutla `fastapi dev`'i başlatın: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + + FastAPI Starting development server 🚀 + + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp + + module 🐍 main.py + + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: + + from main import app + + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. +``` + +
+ +Kodu yazmanız ya da kopyalayıp düzenlemeniz ve yerelinizde çalıştırmanız **şiddetle önerilir**. + +Editörünüzde kullanmak FastAPI'nin avantajlarını gerçekten gösterir: ne kadar az kod yazmanız gerektiğini, type check'leri, autocompletion'ı vb. görürsünüz. + +--- + +## FastAPI'yi Kurun { #install-fastapi } + +İlk adım FastAPI'yi kurmaktır. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan emin olun, etkinleştirin ve ardından **FastAPI'yi kurun**: + +
+ +```console +$ pip install "fastapi[standard]" + +---> 100% +``` + +
+ +/// note | Not + +`pip install "fastapi[standard]"` ile kurduğunuzda, bazı varsayılan opsiyonel standard bağımlılıklarla birlikte gelir. Bunlara `fastapi-cloud-cli` da dahildir; bu sayede FastAPI Cloud'a deploy edebilirsiniz. + +Bu opsiyonel bağımlılıkları istemiyorsanız bunun yerine `pip install fastapi` kurabilirsiniz. + +Standard bağımlılıkları kurmak istiyor ama `fastapi-cloud-cli` olmasın diyorsanız, `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"` ile kurabilirsiniz. + +/// + +## İleri Düzey Kullanıcı Rehberi { #advanced-user-guide } + +Bu **Eğitim - Kullanıcı Rehberi**'ni bitirdikten sonra daha sonra okuyabileceğiniz bir **İleri Düzey Kullanıcı Rehberi** de var. + +**İleri Düzey Kullanıcı Rehberi** bunun üzerine inşa eder, aynı kavramları kullanır ve size bazı ek özellikler öğretir. + +Ancak önce **Eğitim - Kullanıcı Rehberi**'ni (şu anda okuduğunuz bölümü) okumalısınız. + +Yalnızca **Eğitim - Kullanıcı Rehberi** ile eksiksiz bir uygulama oluşturabilmeniz hedeflenmiştir; ardından ihtiyaçlarınıza göre, **İleri Düzey Kullanıcı Rehberi**'ndeki ek fikirlerden bazılarını kullanarak farklı şekillerde genişletebilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/metadata.md b/docs/tr/docs/tutorial/metadata.md new file mode 100644 index 000000000..dacd68cf5 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/metadata.md @@ -0,0 +1,120 @@ +# Metadata ve Doküman URL'leri { #metadata-and-docs-urls } + +**FastAPI** uygulamanızda çeşitli metadata yapılandırmalarını özelleştirebilirsiniz. + +## API için Metadata { #metadata-for-api } + +OpenAPI spesifikasyonunda ve otomatik API doküman arayüzlerinde kullanılan şu alanları ayarlayabilirsiniz: + +| Parametre | Tip | Açıklama | +|------------|------|-------------| +| `title` | `str` | API'nin başlığı. | +| `summary` | `str` | API'nin kısa özeti. OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0 sürümünden itibaren mevcut. | +| `description` | `str` | API'nin kısa açıklaması. Markdown kullanabilir. | +| `version` | `string` | API'nin sürümü. Bu, OpenAPI'nin değil, kendi uygulamanızın sürümüdür. Örneğin `2.5.0`. | +| `terms_of_service` | `str` | API'nin Kullanım Koşulları (Terms of Service) için bir URL. Verilirse, URL formatında olmalıdır. | +| `contact` | `dict` | Yayınlanan API için iletişim bilgileri. Birden fazla alan içerebilir.
contact alanları
ParametreTipAçıklama
namestrİletişim kişisi/kuruluşunu tanımlayan ad.
urlstrİletişim bilgilerine işaret eden URL. URL formatında OLMALIDIR.
emailstrİletişim kişisi/kuruluşunun e-posta adresi. E-posta adresi formatında OLMALIDIR.
| +| `license_info` | `dict` | Yayınlanan API için lisans bilgileri. Birden fazla alan içerebilir.
license_info alanları
ParametreTipAçıklama
namestrZORUNLU (license_info ayarlanmışsa). API için kullanılan lisans adı.
identifierstrAPI için bir SPDX lisans ifadesi. identifier alanı, url alanıyla karşılıklı olarak dışlayıcıdır (ikisi aynı anda kullanılamaz). OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0 sürümünden itibaren mevcut.
urlstrAPI için kullanılan lisansa ait URL. URL formatında OLMALIDIR.
| + +Şu şekilde ayarlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py39.py hl[3:16, 19:32] *} + +/// tip | İpucu + +`description` alanına Markdown yazabilirsiniz; çıktı tarafında render edilir. + +/// + +Bu yapılandırmayla otomatik API dokümanları şöyle görünür: + + + +## License identifier { #license-identifier } + +OpenAPI 3.1.0 ve FastAPI 0.99.0 sürümünden itibaren, `license_info` içinde `url` yerine bir `identifier` da ayarlayabilirsiniz. + +Örneğin: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py39.py hl[31] *} + +## Tag'ler için Metadata { #metadata-for-tags } + +`openapi_tags` parametresiyle, path operation'larınızı gruplamak için kullandığınız farklı tag'ler adına ek metadata da ekleyebilirsiniz. + +Bu parametre, her tag için bir sözlük (dictionary) içeren bir liste alır. + +Her sözlük şunları içerebilir: + +* `name` (**zorunlu**): *path operation*'larda ve `APIRouter`'larda `tags` parametresinde kullandığınız tag adıyla aynı olan bir `str`. +* `description`: tag için kısa bir açıklama içeren `str`. Markdown içerebilir ve doküman arayüzünde gösterilir. +* `externalDocs`: harici dokümanları tanımlayan bir `dict`: + * `description`: harici dokümanlar için kısa açıklama içeren `str`. + * `url` (**zorunlu**): harici dokümantasyonun URL'sini içeren `str`. + +### Tag'ler için metadata oluşturun { #create-metadata-for-tags } + +`users` ve `items` tag'lerini içeren bir örnekle deneyelim. + +Tag'leriniz için metadata oluşturup `openapi_tags` parametresine geçin: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py39.py hl[3:16,18] *} + +Açıklamaların içinde Markdown kullanabileceğinizi unutmayın; örneğin "login" kalın (**login**) ve "fancy" italik (_fancy_) olarak gösterilecektir. + +/// tip | İpucu + +Kullandığınız tüm tag'ler için metadata eklemek zorunda değilsiniz. + +/// + +### Tag'lerinizi kullanın { #use-your-tags } + +*path operation*'larınızı (ve `APIRouter`'ları) farklı tag'lere atamak için `tags` parametresini kullanın: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py39.py hl[21,26] *} + +/// info | Bilgi + +Tag'ler hakkında daha fazlası için: [Path Operation Configuration](path-operation-configuration.md#tags){.internal-link target=_blank}. + +/// + +### Dokümanları kontrol edin { #check-the-docs } + +Artık dokümanlara baktığınızda, eklediğiniz tüm metadata gösterilir: + + + +### Tag sırası { #order-of-tags } + +Her tag metadata sözlüğünün listedeki sırası, doküman arayüzünde gösterilecek sırayı da belirler. + +Örneğin alfabetik sıralamada `users`, `items`'tan sonra gelirdi; ancak listedeki ilk sözlük olarak `users` metadata'sını eklediğimiz için, dokümanlarda önce o görünür. + +## OpenAPI URL'si { #openapi-url } + +Varsayılan olarak OpenAPI şeması `/openapi.json` adresinden sunulur. + +Ancak bunu `openapi_url` parametresiyle yapılandırabilirsiniz. + +Örneğin `/api/v1/openapi.json` adresinden sunulacak şekilde ayarlamak için: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py39.py hl[3] *} + +OpenAPI şemasını tamamen kapatmak isterseniz `openapi_url=None` ayarlayabilirsiniz; bu, onu kullanan dokümantasyon arayüzlerini de devre dışı bırakır. + +## Doküman URL'leri { #docs-urls } + +Dahil gelen iki dokümantasyon arayüzünü yapılandırabilirsiniz: + +* **Swagger UI**: `/docs` adresinden sunulur. + * URL'sini `docs_url` parametresiyle ayarlayabilirsiniz. + * `docs_url=None` ayarlayarak devre dışı bırakabilirsiniz. +* **ReDoc**: `/redoc` adresinden sunulur. + * URL'sini `redoc_url` parametresiyle ayarlayabilirsiniz. + * `redoc_url=None` ayarlayarak devre dışı bırakabilirsiniz. + +Örneğin Swagger UI'yi `/documentation` adresinden sunup ReDoc'u kapatmak için: + +{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py39.py hl[3] *} diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/middleware.md b/docs/tr/docs/tutorial/middleware.md new file mode 100644 index 000000000..68222265e --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/middleware.md @@ -0,0 +1,95 @@ +# Middleware { #middleware } + +**FastAPI** uygulamalarına middleware ekleyebilirsiniz. + +"Middleware", herhangi bir özel *path operation* tarafından işlenmeden önce her **request** ile çalışan bir fonksiyondur. Ayrıca geri döndürmeden önce her **response** ile de çalışır. + +* Uygulamanıza gelen her **request**'i alır. +* Ardından o **request** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir. +* Sonra **request**'i uygulamanın geri kalanı tarafından işlenmesi için iletir (bir *path operation* tarafından). +* Ardından uygulama tarafından üretilen **response**'u alır (bir *path operation* tarafından). +* Sonra o **response** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir. +* Son olarak **response**'u döndürür. + +/// note | Teknik Detaylar + +`yield` ile dependency'leriniz varsa, çıkış (exit) kodu middleware'den *sonra* çalışır. + +Herhangi bir background task varsa ([Background Tasks](background-tasks.md){.internal-link target=_blank} bölümünde ele alınıyor, ileride göreceksiniz), bunlar tüm middleware'ler *tamamlandıktan sonra* çalışır. + +/// + +## Middleware Oluşturma { #create-a-middleware } + +Bir middleware oluşturmak için bir fonksiyonun üzerine `@app.middleware("http")` decorator'ünü kullanırsınız. + +Middleware fonksiyonu şunları alır: + +* `request`. +* Parametre olarak `request` alacak bir `call_next` fonksiyonu. + * Bu fonksiyon `request`'i ilgili *path operation*'a iletir. + * Ardından ilgili *path operation* tarafından üretilen `response`'u döndürür. +* Sonrasında `response`'u döndürmeden önce ayrıca değiştirebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[8:9,11,14] *} + +/// tip | İpucu + +Özel (proprietary) header'lar `X-` prefix'i kullanılarak eklenebilir, bunu aklınızda tutun. + +Ancak tarayıcıdaki bir client'ın görebilmesini istediğiniz özel header'larınız varsa, bunları CORS konfigürasyonlarınıza ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md){.internal-link target=_blank}) eklemeniz gerekir. Bunun için, Starlette'ın CORS dokümanlarında belgelenen `expose_headers` parametresini kullanın. + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.requests import Request` da kullanabilirdiniz. + +**FastAPI** bunu geliştirici olarak size kolaylık olsun diye sunar. Ancak doğrudan Starlette'tan gelir. + +/// + +### `response`'tan Önce ve Sonra { #before-and-after-the-response } + +Herhangi bir *path operation* `request`'i almadan önce, `request` ile birlikte çalışacak kod ekleyebilirsiniz. + +Ayrıca `response` üretildikten sonra, geri döndürmeden önce de kod çalıştırabilirsiniz. + +Örneğin, request'i işleyip response üretmenin kaç saniye sürdüğünü içeren `X-Process-Time` adlı özel bir header ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[10,12:13] *} + +/// tip | İpucu + +Burada `time.time()` yerine `time.perf_counter()` kullanıyoruz, çünkü bu kullanım senaryolarında daha hassas olabilir. 🤓 + +/// + +## Birden Fazla Middleware Çalıştırma Sırası { #multiple-middleware-execution-order } + +`@app.middleware()` decorator'ü veya `app.add_middleware()` metodu ile birden fazla middleware eklediğinizde, eklenen her yeni middleware uygulamayı sarar ve bir stack oluşturur. En son eklenen middleware en *dıştaki* (outermost), ilk eklenen ise en *içteki* (innermost) olur. + +Request tarafında önce en *dıştaki* middleware çalışır. + +Response tarafında ise en son o çalışır. + +Örneğin: + +```Python +app.add_middleware(MiddlewareA) +app.add_middleware(MiddlewareB) +``` + +Bu, aşağıdaki çalıştırma sırasını oluşturur: + +* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → route + +* **Response**: route → MiddlewareA → MiddlewareB + +Bu stack davranışı, middleware'lerin öngörülebilir ve kontrol edilebilir bir sırayla çalıştırılmasını sağlar. + +## Diğer Middleware'ler { #other-middlewares } + +Diğer middleware'ler hakkında daha fazlasını daha sonra [Advanced User Guide: Advanced Middleware](../advanced/middleware.md){.internal-link target=_blank} bölümünde okuyabilirsiniz. + +Bir sonraki bölümde, middleware ile CORS'un nasıl ele alınacağını göreceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/tr/docs/tutorial/path-operation-configuration.md new file mode 100644 index 000000000..3fe24dc0a --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/path-operation-configuration.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# Path Operation Yapılandırması { #path-operation-configuration } + +Onu yapılandırmak için *path operation decorator*’ınıza geçebileceğiniz çeşitli parametreler vardır. + +/// warning | Uyarı + +Bu parametrelerin *path operation function*’ınıza değil, doğrudan *path operation decorator*’ına verildiğine dikkat edin. + +/// + +## Response Status Code { #response-status-code } + +*Path operation*’ınızın response’unda kullanılacak (HTTP) `status_code`’u tanımlayabilirsiniz. + +`404` gibi `int` kodu doğrudan verebilirsiniz. + +Ancak her sayısal kodun ne işe yaradığını hatırlamıyorsanız, `status` içindeki kısayol sabitlerini kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *} + +Bu status code response’da kullanılacak ve OpenAPI şemasına eklenecektir. + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette import status` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak işinizi kolaylaştırmak için `starlette.status`’u `fastapi.status` olarak da sunar. Ancak kaynağı doğrudan Starlette’tir. + +/// + +## Tags { #tags } + +*Path operation*’ınıza tag ekleyebilirsiniz; `tags` parametresine `str` öğelerinden oluşan bir `list` verin (genellikle tek bir `str`): + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *} + +Bunlar OpenAPI şemasına eklenecek ve otomatik dokümantasyon arayüzleri tarafından kullanılacaktır: + + + +### Enum ile Tags { #tags-with-enums } + +Büyük bir uygulamanız varsa, zamanla **birden fazla tag** birikebilir ve ilişkili *path operation*’lar için her zaman **aynı tag**’i kullandığınızdan emin olmak isteyebilirsiniz. + +Bu durumlarda tag’leri bir `Enum` içinde tutmak mantıklı olabilir. + +**FastAPI** bunu düz string’lerde olduğu gibi aynı şekilde destekler: + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py39.py hl[1,8:10,13,18] *} + +## Özet ve açıklama { #summary-and-description } + +Bir `summary` ve `description` ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *} + +## Docstring’den Description { #description-from-docstring } + +Açıklamalar genelde uzun olur ve birden fazla satıra yayılır; bu yüzden *path operation* açıklamasını, fonksiyonun içinde docstring olarak tanımlayabilirsiniz; **FastAPI** de onu buradan okur. + +Docstring içinde Markdown yazabilirsiniz; doğru şekilde yorumlanır ve gösterilir (docstring girintisi dikkate alınarak). + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *} + +Interactive docs’ta şöyle kullanılacaktır: + + + +## Response description { #response-description } + +`response_description` parametresi ile response açıklamasını belirtebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *} + +/// info | Bilgi + +`response_description` özellikle response’u ifade eder; `description` ise genel olarak *path operation*’ı ifade eder. + +/// + +/// check | Ek bilgi + +OpenAPI, her *path operation* için bir response description zorunlu kılar. + +Bu yüzden siz sağlamazsanız, **FastAPI** otomatik olarak "Successful response" üretir. + +/// + + + +## Bir *path operation*’ı Deprecate Etmek { #deprecate-a-path-operation } + +Bir *path operation*’ı kaldırmadan, deprecated olarak işaretlemeniz gerekiyorsa `deprecated` parametresini verin: + +{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py39.py hl[16] *} + +Interactive docs’ta deprecated olduğu net şekilde işaretlenecektir: + + + +Deprecated olan ve olmayan *path operation*’ların nasıl göründüğüne bakın: + + + +## Özet { #recap } + +*Path operation*’larınızı, *path operation decorator*’larına parametre geçirerek kolayca yapılandırabilir ve metadata ekleyebilirsiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md b/docs/tr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md new file mode 100644 index 000000000..e0118d71d --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md @@ -0,0 +1,154 @@ +# Path Parametreleri ve Sayısal Doğrulamalar { #path-parameters-and-numeric-validations } + +`Query` ile query parametreleri için daha fazla doğrulama ve metadata tanımlayabildiğiniz gibi, `Path` ile de path parametreleri için aynı tür doğrulama ve metadata tanımlayabilirsiniz. + +## `Path`'i İçe Aktarın { #import-path } + +Önce `fastapi` içinden `Path`'i ve `Annotated`'ı içe aktarın: + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *} + +/// info | Bilgi + +FastAPI, 0.95.0 sürümünde `Annotated` desteğini ekledi (ve bunu önermeye başladı). + +Daha eski bir sürüm kullanıyorsanız, `Annotated` kullanmaya çalıştığınızda hata alırsınız. + +`Annotated` kullanmadan önce mutlaka FastAPI sürümünü en az 0.95.1 olacak şekilde [FastAPI sürümünü yükseltin](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}. + +/// + +## Metadata Tanımlayın { #declare-metadata } + +`Query` için geçerli olan parametrelerin aynısını tanımlayabilirsiniz. + +Örneğin, `item_id` path parametresi için bir `title` metadata değeri tanımlamak isterseniz şunu yazabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *} + +/// note | Not + +Bir path parametresi her zaman zorunludur, çünkü path'in bir parçası olmak zorundadır. `None` ile tanımlasanız veya bir varsayılan değer verseniz bile bu hiçbir şeyi değiştirmez; yine her zaman zorunlu olur. + +/// + +## Parametreleri İhtiyacınıza Göre Sıralayın { #order-the-parameters-as-you-need } + +/// tip | İpucu + +`Annotated` kullanıyorsanız, bu muhtemelen o kadar önemli ya da gerekli değildir. + +/// + +Diyelim ki query parametresi `q`'yu zorunlu bir `str` olarak tanımlamak istiyorsunuz. + +Ayrıca bu parametre için başka bir şey tanımlamanız gerekmiyor; dolayısıyla `Query` kullanmanıza da aslında gerek yok. + +Ancak `item_id` path parametresi için yine de `Path` kullanmanız gerekiyor. Ve bir sebepten `Annotated` kullanmak istemiyorsunuz. + +Python, "default" değeri olan bir parametreyi, "default" değeri olmayan bir parametreden önce yazarsanız şikayet eder. + +Ama bunların sırasını değiştirebilir ve default değeri olmayan parametreyi (query parametresi `q`) en başa koyabilirsiniz. + +Bu **FastAPI** için önemli değildir. FastAPI parametreleri isimlerine, tiplerine ve default tanımlarına (`Query`, `Path`, vb.) göre tespit eder; sırayla ilgilenmez. + +Dolayısıyla fonksiyonunuzu şöyle tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *} + +Ancak şunu unutmayın: `Annotated` kullanırsanız bu problem olmaz; çünkü `Query()` veya `Path()` için fonksiyon parametresi default değerlerini kullanmıyorsunuz. + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *} + +## Parametreleri İhtiyacınıza Göre Sıralayın: Küçük Hileler { #order-the-parameters-as-you-need-tricks } + +/// tip | İpucu + +`Annotated` kullanıyorsanız, bu muhtemelen o kadar önemli ya da gerekli değildir. + +/// + +İşte bazen işe yarayan **küçük bir hile**; ama çok sık ihtiyacınız olmayacak. + +Şunları yapmak istiyorsanız: + +* `q` query parametresini `Query` kullanmadan ve herhangi bir default değer vermeden tanımlamak +* `item_id` path parametresini `Path` kullanarak tanımlamak +* bunları farklı bir sırada yazmak +* `Annotated` kullanmamak + +...Python bunun için küçük, özel bir sözdizimi sunar. + +Fonksiyonun ilk parametresi olarak `*` geçin. + +Python bu `*` ile bir şey yapmaz; ama bundan sonraki tüm parametrelerin keyword argument (anahtar-değer çiftleri) olarak çağrılması gerektiğini bilir; buna kwargs da denir. Default değerleri olmasa bile. + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py39.py hl[7] *} + +### `Annotated` ile Daha İyi { #better-with-annotated } + +Şunu da unutmayın: `Annotated` kullanırsanız, fonksiyon parametresi default değerlerini kullanmadığınız için bu sorun ortaya çıkmaz ve muhtemelen `*` kullanmanız da gerekmez. + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py39.py hl[10] *} + +## Sayı Doğrulamaları: Büyük Eşit { #number-validations-greater-than-or-equal } + +`Query` ve `Path` (ve ileride göreceğiniz diğerleri) ile sayı kısıtları tanımlayabilirsiniz. + +Burada `ge=1` ile, `item_id` değerinin `1`'den "`g`reater than or `e`qual" olacak şekilde bir tam sayı olması gerekir. + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *} + +## Sayı Doğrulamaları: Büyük ve Küçük Eşit { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal } + +Aynısı şunlar için de geçerlidir: + +* `gt`: `g`reater `t`han +* `le`: `l`ess than or `e`qual + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py39.py hl[10] *} + +## Sayı Doğrulamaları: `float` Değerler, Büyük ve Küçük { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than } + +Sayı doğrulamaları `float` değerler için de çalışır. + +Burada gt tanımlayabilmek (sadece ge değil) önemli hale gelir. Çünkü örneğin bir değerin `0`'dan büyük olmasını isteyebilirsiniz; `1`'den küçük olsa bile. + +Bu durumda `0.5` geçerli bir değer olur. Ancak `0.0` veya `0` geçerli olmaz. + +Aynısı lt için de geçerlidir. + +{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *} + +## Özet { #recap } + +`Query`, `Path` (ve henüz görmedikleriniz) ile metadata ve string doğrulamalarını, [Query Parametreleri ve String Doğrulamalar](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank} bölümündekiyle aynı şekilde tanımlayabilirsiniz. + +Ayrıca sayısal doğrulamalar da tanımlayabilirsiniz: + +* `gt`: `g`reater `t`han +* `ge`: `g`reater than or `e`qual +* `lt`: `l`ess `t`han +* `le`: `l`ess than or `e`qual + +/// info | Bilgi + +`Query`, `Path` ve ileride göreceğiniz diğer class'lar ortak bir `Param` class'ının alt class'larıdır. + +Hepsi, gördüğünüz ek doğrulama ve metadata parametrelerini paylaşır. + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +`Query`, `Path` ve diğerlerini `fastapi` içinden import ettiğinizde, bunlar aslında birer fonksiyondur. + +Çağrıldıklarında, aynı isme sahip class'ların instance'larını döndürürler. + +Yani `Query`'yi import edersiniz; bu bir fonksiyondur. Onu çağırdığınızda, yine `Query` adlı bir class'ın instance'ını döndürür. + +Bu fonksiyonlar (class'ları doğrudan kullanmak yerine) editörünüzün type'larıyla ilgili hata işaretlememesi için vardır. + +Bu sayede, bu hataları yok saymak üzere özel ayarlar eklemeden normal editörünüzü ve coding araçlarınızı kullanabilirsiniz. + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/query-param-models.md b/docs/tr/docs/tutorial/query-param-models.md new file mode 100644 index 000000000..75139a677 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/query-param-models.md @@ -0,0 +1,68 @@ +# Query Parameter Modelleri { #query-parameter-models } + +Birbirleriyle ilişkili bir **query parameter** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz. + +Böylece **modeli yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation (doğrulama) ile metadata’yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎 + +/// note | Not + +Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓 + +/// + +## Pydantic Model ile Query Parameters { #query-parameters-with-a-pydantic-model } + +İhtiyacınız olan **query parameter**’ları bir **Pydantic model** içinde tanımlayın, ardından parametreyi `Query` olarak belirtin: + +{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *} + +**FastAPI**, request’teki **query parameter**’lardan **her field** için veriyi **extract** eder ve tanımladığınız Pydantic model’i size verir. + +## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs } + +Query parameter’ları `/docs` altındaki dokümantasyon arayüzünde görebilirsiniz: + +
+ +
+ +## Ek Query Parameter'ları Yasaklayın { #forbid-extra-query-parameters } + +Bazı özel kullanım senaryolarında (muhtemelen çok yaygın değil), almak istediğiniz query parameter’ları **kısıtlamak** isteyebilirsiniz. + +Pydantic’in model konfigürasyonunu kullanarak `extra` field’ları `forbid` edebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *} + +Bir client, **query parameter**’larda **ek (extra)** veri göndermeye çalışırsa, **error** response alır. + +Örneğin client, değeri `plumbus` olan bir `tool` query parameter’ı göndermeye çalışırsa: + +```http +https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus +``` + +`tool` query parameter’ına izin verilmediğini söyleyen bir **error** response alır: + +```json +{ + "detail": [ + { + "type": "extra_forbidden", + "loc": ["query", "tool"], + "msg": "Extra inputs are not permitted", + "input": "plumbus" + } + ] +} +``` + +## Özet { #summary } + +**FastAPI** içinde **query parameter**’ları tanımlamak için **Pydantic model**’leri kullanabilirsiniz. 😎 + +/// tip | İpucu + +Spoiler: cookie ve header’ları tanımlamak için de Pydantic model’leri kullanabilirsiniz; ancak bunu tutorial’ın ilerleyen bölümlerinde göreceksiniz. 🤫 + +/// diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md b/docs/tr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md new file mode 100644 index 000000000..18f0249e5 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md @@ -0,0 +1,473 @@ +# Query Parametreleri ve String Doğrulamaları { #query-parameters-and-string-validations } + +**FastAPI**, parametreleriniz için ek bilgi ve doğrulamalar (validation) tanımlamanıza izin verir. + +Örnek olarak şu uygulamayı ele alalım: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *} + +Query parametresi `q`, `str | None` tipindedir. Yani tipi `str`’dir ama `None` da olabilir. Nitekim varsayılan değer `None` olduğu için FastAPI bunun zorunlu olmadığını anlar. + +/// note | Not + +FastAPI, `q`’nun zorunlu olmadığını `= None` varsayılan değerinden anlar. + +`str | None` kullanmak, editörünüzün daha iyi destek vermesini ve hataları yakalamasını sağlar. + +/// + +## Ek doğrulama { #additional-validation } + +`q` opsiyonel olsa bile, verildiği durumda **uzunluğunun 50 karakteri geçmemesini** zorlayacağız. + +### `Query` ve `Annotated` import edin { #import-query-and-annotated } + +Bunu yapmak için önce şunları import edin: + +* `fastapi` içinden `Query` +* `typing` içinden `Annotated` + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[1,3] *} + +/// info | Bilgi + +FastAPI, 0.95.0 sürümünde `Annotated` desteğini ekledi (ve önermeye başladı). + +Daha eski bir sürüm kullanıyorsanız `Annotated` kullanmaya çalışırken hata alırsınız. + +`Annotated` kullanmadan önce FastAPI sürümünü en az 0.95.1’e yükseltmek için [FastAPI sürümünü yükseltin](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}. + +/// + +## `q` parametresinin tipinde `Annotated` kullanın { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter } + +[Python Types Intro](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations){.internal-link target=_blank} içinde `Annotated` ile parametrelerinize metadata ekleyebileceğinizi söylemiştim, hatırlıyor musunuz? + +Şimdi bunu FastAPI ile kullanmanın zamanı. 🚀 + +Şu tip anotasyonuna sahiptik: + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python +q: str | None = None +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +q: Union[str, None] = None +``` + +//// + +Şimdi bunu `Annotated` ile saracağız; şöyle olacak: + +//// tab | Python 3.10+ + +```Python +q: Annotated[str | None] = None +``` + +//// + +//// tab | Python 3.9+ + +```Python +q: Annotated[Union[str, None]] = None +``` + +//// + +Bu iki sürüm de aynı anlama gelir: `q`, `str` veya `None` olabilen bir parametredir ve varsayılan olarak `None`’dır. + +Şimdi işin eğlenceli kısmına geçelim. 🎉 + +## `q` parametresindeki `Annotated` içine `Query` ekleyin { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter } + +Artık ek bilgi (bu durumda ek doğrulama) koyabildiğimiz bir `Annotated`’ımız olduğuna göre, `Annotated` içine `Query` ekleyin ve `max_length` parametresini `50` olarak ayarlayın: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *} + +Varsayılan değerin hâlâ `None` olduğuna dikkat edin; yani parametre hâlâ opsiyonel. + +Ama şimdi `Annotated` içinde `Query(max_length=50)` kullanarak FastAPI’ye bu değer için **ek doğrulama** istediğimizi söylüyoruz: en fazla 50 karakter. 😎 + +/// tip | İpucu + +Burada `Query()` kullanıyoruz çünkü bu bir **query parametresi**. İleride `Path()`, `Body()`, `Header()` ve `Cookie()` gibi, `Query()` ile aynı argümanları kabul eden diğerlerini de göreceğiz. + +/// + +FastAPI artık şunları yapacak: + +* Verinin uzunluğunun en fazla 50 karakter olduğundan emin olacak şekilde **doğrulayacak** +* Veri geçerli değilse client için **net bir hata** gösterecek +* Parametreyi OpenAPI şemasındaki *path operation* içinde **dokümante edecek** (dolayısıyla **otomatik dokümantasyon arayüzünde** görünecek) + +## Alternatif (eski): Varsayılan değer olarak `Query` { #alternative-old-query-as-the-default-value } + +FastAPI’nin önceki sürümlerinde (0.95.0 öncesi) `Query`’yi `Annotated` içine koymak yerine, parametrenizin varsayılan değeri olarak kullanmanız gerekiyordu. Etrafta bu şekilde yazılmış kod görme ihtimaliniz yüksek; bu yüzden açıklayalım. + +/// tip | İpucu + +Yeni kodlarda ve mümkün olduğunda, yukarıda anlatıldığı gibi `Annotated` kullanın. Birden fazla avantajı vardır (aşağıda anlatılıyor) ve dezavantajı yoktur. 🍰 + +/// + +Fonksiyon parametresinin varsayılan değeri olarak `Query()` kullanıp `max_length` parametresini 50 yapmak şöyle olurdu: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *} + +Bu senaryoda (`Annotated` kullanmadığımız için) fonksiyondaki `None` varsayılan değerini `Query()` ile değiştirmemiz gerekiyor. Bu durumda varsayılan değeri `Query(default=None)` ile vermeliyiz; bu, (en azından FastAPI açısından) aynı varsayılan değeri tanımlama amacına hizmet eder. + +Yani: + +```Python +q: str | None = Query(default=None) +``` + +...parametreyi `None` varsayılan değeriyle opsiyonel yapar; şununla aynı: + +```Python +q: str | None = None +``` + +Ancak `Query` sürümü bunun bir query parametresi olduğunu açıkça belirtir. + +Sonrasında `Query`’ye daha fazla parametre geçebiliriz. Bu örnekte string’ler için geçerli olan `max_length`: + +```Python +q: str | None = Query(default=None, max_length=50) +``` + +Bu, veriyi doğrular, veri geçerli değilse net bir hata gösterir ve parametreyi OpenAPI şemasındaki *path operation* içinde dokümante eder. + +### Varsayılan değer olarak `Query` veya `Annotated` içinde `Query` { #query-as-the-default-value-or-in-annotated } + +`Annotated` içinde `Query` kullanırken `Query` için `default` parametresini kullanamayacağınızı unutmayın. + +Bunun yerine fonksiyon parametresinin gerçek varsayılan değerini kullanın. Aksi halde tutarsız olur. + +Örneğin şu kullanım izinli değildir: + +```Python +q: Annotated[str, Query(default="rick")] = "morty" +``` + +...çünkü varsayılan değerin `"rick"` mi `"morty"` mi olması gerektiği belli değildir. + +Bu nedenle (tercihen) şöyle kullanırsınız: + +```Python +q: Annotated[str, Query()] = "rick" +``` + +...veya eski kod tabanlarında şuna rastlarsınız: + +```Python +q: str = Query(default="rick") +``` + +### `Annotated`’ın avantajları { #advantages-of-annotated } + +Fonksiyon parametrelerindeki varsayılan değer stiline göre **`Annotated` kullanmanız önerilir**; birden fazla nedenle **daha iyidir**. 🤓 + +**Fonksiyon parametresinin** **varsayılan** değeri, **gerçek varsayılan** değerdir; bu genel olarak Python açısından daha sezgiseldir. 😌 + +Aynı fonksiyonu FastAPI olmadan **başka yerlerde** de **çağırabilirsiniz** ve **beklendiği gibi çalışır**. Eğer **zorunlu** bir parametre varsa (varsayılan değer yoksa) editörünüz hata ile bunu belirtir; ayrıca gerekli parametreyi vermeden çalıştırırsanız **Python** da şikayet eder. + +`Annotated` kullanmayıp bunun yerine **(eski) varsayılan değer stilini** kullanırsanız, o fonksiyonu FastAPI olmadan **başka yerlerde** çağırdığınızda doğru çalışması için argümanları geçmeniz gerektiğini **hatırlamak** zorunda kalırsınız; yoksa değerler beklediğinizden farklı olur (ör. `str` yerine `QueryInfo` veya benzeri). Üstelik editörünüz de şikayet etmez ve Python da fonksiyonu çalıştırırken şikayet etmez; ancak içerideki operasyonlar hata verince ortaya çıkar. + +`Annotated` birden fazla metadata anotasyonu alabildiği için, artık aynı fonksiyonu Typer gibi başka araçlarla da kullanabilirsiniz. 🚀 + +## Daha fazla doğrulama ekleyin { #add-more-validations } + +`min_length` parametresini de ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *} + +## Regular expression ekleyin { #add-regular-expressions } + +Parametrenin eşleşmesi gereken bir `pattern` regular expression tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *} + +Bu özel regular expression pattern’i, gelen parametre değerinin şunları sağladığını kontrol eder: + +* `^`: Aşağıdaki karakterlerle başlar; öncesinde karakter yoktur. +* `fixedquery`: Tam olarak `fixedquery` değerine sahiptir. +* `$`: Orada biter; `fixedquery` sonrasında başka karakter yoktur. + +Bu **"regular expression"** konuları gözünüzü korkutuyorsa sorun değil. Birçok kişi için zor bir konudur. Regular expression’lara ihtiyaç duymadan da pek çok şey yapabilirsiniz. + +Artık ihtiyaç duyduğunuzda **FastAPI** içinde kullanabileceğinizi biliyorsunuz. + +## Varsayılan değerler { #default-values } + +Elbette `None` dışında varsayılan değerler de kullanabilirsiniz. + +Örneğin `q` query parametresi için `min_length` değerini `3` yapmak ve varsayılan değer olarak `"fixedquery"` vermek istediğinizi düşünelim: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_an_py39.py hl[9] *} + +/// note | Not + +`None` dahil herhangi bir tipte varsayılan değere sahip olmak, parametreyi opsiyonel (zorunlu değil) yapar. + +/// + +## Zorunlu parametreler { #required-parameters } + +Daha fazla doğrulama veya metadata tanımlamamız gerekmiyorsa, `q` query parametresini yalnızca varsayılan değer tanımlamayarak zorunlu yapabiliriz: + +```Python +q: str +``` + +şunun yerine: + +```Python +q: str | None = None +``` + +Ancak biz artık `Query` ile tanımlıyoruz; örneğin şöyle: + +```Python +q: Annotated[str | None, Query(min_length=3)] = None +``` + +Dolayısıyla `Query` kullanırken bir değeri zorunlu yapmak istediğinizde, varsayılan değer tanımlamamanız yeterlidir: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py39.py hl[9] *} + +### Zorunlu ama `None` olabilir { #required-can-be-none } + +Bir parametrenin `None` kabul edebileceğini söyleyip yine de zorunlu olmasını sağlayabilirsiniz. Bu, client’ların değer göndermesini zorunlu kılar; değer `None` olsa bile. + +Bunu yapmak için `None`’ı geçerli bir tip olarak tanımlayın ama varsayılan değer vermeyin: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *} + +## Query parametresi listesi / birden fazla değer { #query-parameter-list-multiple-values } + +Bir query parametresini `Query` ile açıkça tanımladığınızda, bir değer listesi alacak şekilde (başka bir deyişle, birden fazla değer alacak şekilde) de tanımlayabilirsiniz. + +Örneğin URL’de `q` query parametresinin birden fazla kez görünebilmesini istiyorsanız şöyle yazabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011_an_py310.py hl[9] *} + +Sonra şu URL ile: + +``` +http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar +``` + +*path operation function* içinde, *function parameter* olan `q` parametresinde, birden fazla `q` *query parameters* değerini (`foo` ve `bar`) bir Python `list`’i olarak alırsınız. + +Dolayısıyla bu URL’ye response şöyle olur: + +```JSON +{ + "q": [ + "foo", + "bar" + ] +} +``` + +/// tip | İpucu + +Yukarıdaki örnekte olduğu gibi tipi `list` olan bir query parametresi tanımlamak için `Query`’yi açıkça kullanmanız gerekir; aksi halde request body olarak yorumlanır. + +/// + +Etkileşimli API dokümanları da buna göre güncellenir ve birden fazla değere izin verir: + + + +### Varsayılanlarla query parametresi listesi / birden fazla değer { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults } + +Hiç değer verilmezse varsayılan bir `list` de tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *} + +Şu adrese giderseniz: + +``` +http://localhost:8000/items/ +``` + +`q`’nun varsayılanı `["foo", "bar"]` olur ve response şöyle olur: + +```JSON +{ + "q": [ + "foo", + "bar" + ] +} +``` + +#### Sadece `list` kullanmak { #using-just-list } + +`list[str]` yerine doğrudan `list` de kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *} + +/// note | Not + +Bu durumda FastAPI, listenin içeriğini kontrol etmez. + +Örneğin `list[int]`, listenin içeriğinin integer olduğunu kontrol eder (ve dokümante eder). Ancak tek başına `list` bunu yapmaz. + +/// + +## Daha fazla metadata tanımlayın { #declare-more-metadata } + +Parametre hakkında daha fazla bilgi ekleyebilirsiniz. + +Bu bilgiler oluşturulan OpenAPI’a dahil edilir ve dokümantasyon arayüzleri ile harici araçlar tarafından kullanılır. + +/// note | Not + +Farklı araçların OpenAPI desteği farklı seviyelerde olabilir. + +Bazıları tanımladığınız ek bilgilerin hepsini göstermeyebilir; ancak çoğu durumda eksik özellik geliştirme planındadır. + +/// + +Bir `title` ekleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *} + +Ve bir `description`: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *} + +## Alias parametreleri { #alias-parameters } + +Parametrenin adının `item-query` olmasını istediğinizi düşünün. + +Örneğin: + +``` +http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems +``` + +Ancak `item-query` geçerli bir Python değişken adı değildir. + +En yakın seçenek `item_query` olur. + +Ama sizin hâlâ tam olarak `item-query` olmasına ihtiyacınız var... + +O zaman bir `alias` tanımlayabilirsiniz; bu alias, parametre değerini bulmak için kullanılacaktır: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *} + +## Parametreleri deprecated yapmak { #deprecating-parameters } + +Diyelim ki artık bu parametreyi istemiyorsunuz. + +Bazı client’lar hâlâ kullandığı için bir süre tutmanız gerekiyor, ama dokümanların bunu açıkça deprecated olarak göstermesini istiyorsunuz. + +O zaman `Query`’ye `deprecated=True` parametresini geçin: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *} + +Dokümanlarda şöyle görünür: + + + +## Parametreleri OpenAPI’dan hariç tutun { #exclude-parameters-from-openapi } + +Oluşturulan OpenAPI şemasından (dolayısıyla otomatik dokümantasyon sistemlerinden) bir query parametresini hariç tutmak için `Query`’nin `include_in_schema` parametresini `False` yapın: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *} + +## Özel Doğrulama { #custom-validation } + +Yukarıdaki parametrelerle yapılamayan bazı **özel doğrulama** ihtiyaçlarınız olabilir. + +Bu durumlarda, normal doğrulamadan sonra (ör. değerin `str` olduğunun doğrulanmasından sonra) uygulanacak bir **custom validator function** kullanabilirsiniz. + +Bunu, `Annotated` içinde Pydantic’in `AfterValidator`’ını kullanarak yapabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Pydantic’te `BeforeValidator` ve başka validator’lar da vardır. 🤓 + +/// + +Örneğin bu custom validator, bir item ID’sinin ISBN kitap numarası için `isbn-` ile veya IMDB film URL ID’si için `imdb-` ile başladığını kontrol eder: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *} + +/// info | Bilgi + +Bu özellik Pydantic 2 ve üzeri sürümlerde mevcuttur. 😎 + +/// + +/// tip | İpucu + +Veritabanı veya başka bir API gibi herhangi bir **harici bileşen** ile iletişim gerektiren bir doğrulama yapmanız gerekiyorsa, bunun yerine **FastAPI Dependencies** kullanmalısınız; onları ileride öğreneceksiniz. + +Bu custom validator’lar, request’te sağlanan **yalnızca** **aynı veri** ile kontrol edilebilen şeyler içindir. + +/// + +### O Kodu Anlamak { #understand-that-code } + +Önemli nokta, **`Annotated` içinde bir fonksiyonla birlikte `AfterValidator` kullanmak**. İsterseniz bu kısmı atlayabilirsiniz. 🤸 + +--- + +Ama bu örnek kodun detaylarını merak ediyorsanız, birkaç ek bilgi: + +#### `value.startswith()` ile String { #string-with-value-startswith } + +Fark ettiniz mi? `value.startswith()` ile bir string, tuple alabilir ve tuple içindeki her değeri kontrol eder: + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *} + +#### Rastgele Bir Item { #a-random-item } + +`data.items()` ile, her dictionary öğesi için key ve value içeren tuple’lardan oluşan bir iterable object elde ederiz. + +Bu iterable object’i `list(data.items())` ile düzgün bir `list`’e çeviririz. + +Ardından `random.choice()` ile list’ten **rastgele bir değer** alırız; yani `(id, name)` içeren bir tuple elde ederiz. Şuna benzer: `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`. + +Sonra tuple içindeki bu **iki değeri** `id` ve `name` değişkenlerine **atarız**. + +Böylece kullanıcı bir item ID’si vermemiş olsa bile yine de rastgele bir öneri alır. + +...bütün bunları **tek bir basit satırda** yapıyoruz. 🤯 Python’u sevmemek elde mi? 🐍 + +{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *} + +## Özet { #recap } + +Parametreleriniz için ek doğrulamalar ve metadata tanımlayabilirsiniz. + +Genel doğrulamalar ve metadata: + +* `alias` +* `title` +* `description` +* `deprecated` + +String’lere özel doğrulamalar: + +* `min_length` +* `max_length` +* `pattern` + +`AfterValidator` ile custom doğrulamalar. + +Bu örneklerde `str` değerleri için doğrulamanın nasıl tanımlanacağını gördünüz. + +Sayılar gibi diğer tipler için doğrulamaları nasıl tanımlayacağınızı öğrenmek için sonraki bölümlere geçin. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/request-files.md b/docs/tr/docs/tutorial/request-files.md new file mode 100644 index 000000000..0bbc557e0 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/request-files.md @@ -0,0 +1,176 @@ +# Request Dosyaları { #request-files } + +İstemcinin upload edeceği dosyaları `File` kullanarak tanımlayabilirsiniz. + +/// info | Bilgi + +Upload edilen dosyaları alabilmek için önce `python-multipart` yükleyin. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, aktive ettiğinizden ve ardından paketi yüklediğinizden emin olun. Örneğin: + +```console +$ pip install python-multipart +``` + +Bunun nedeni, upload edilen dosyaların "form data" olarak gönderilmesidir. + +/// + +## `File` Import Edin { #import-file } + +`fastapi` içinden `File` ve `UploadFile` import edin: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[3] *} + +## `File` Parametrelerini Tanımlayın { #define-file-parameters } + +`Body` veya `Form` için yaptığınız gibi dosya parametreleri oluşturun: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[9] *} + +/// info | Bilgi + +`File`, doğrudan `Form`’dan türeyen bir sınıftır. + +Ancak unutmayın: `fastapi` içinden `Query`, `Path`, `File` ve diğerlerini import ettiğinizde, bunlar aslında özel sınıflar döndüren fonksiyonlardır. + +/// + +/// tip | İpucu + +File body’leri tanımlamak için `File` kullanmanız gerekir; aksi halde parametreler query parametreleri veya body (JSON) parametreleri olarak yorumlanır. + +/// + +Dosyalar "form data" olarak upload edilir. + +*path operation function* parametrenizin tipini `bytes` olarak tanımlarsanız, **FastAPI** dosyayı sizin için okur ve içeriği `bytes` olarak alırsınız. + +Bunun, dosyanın tüm içeriğinin bellekte tutulacağı anlamına geldiğini unutmayın. Küçük dosyalar için iyi çalışır. + +Ancak bazı durumlarda `UploadFile` kullanmak size fayda sağlayabilir. + +## `UploadFile` ile Dosya Parametreleri { #file-parameters-with-uploadfile } + +Tipi `UploadFile` olan bir dosya parametresi tanımlayın: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[14] *} + +`UploadFile` kullanmanın `bytes`’a göre birkaç avantajı vardır: + +* Parametrenin varsayılan değerinde `File()` kullanmak zorunda değilsiniz. +* "Spooled" bir dosya kullanır: + * Belirli bir maksimum boyuta kadar bellekte tutulan, bu limiti aşınca diske yazılan bir dosya. +* Bu sayede görüntüler, videolar, büyük binary’ler vb. gibi büyük dosyalarda tüm belleği tüketmeden iyi çalışır. +* Upload edilen dosyadan metadata alabilirsiniz. +* file-like bir `async` arayüze sahiptir. +* `SpooledTemporaryFile` nesnesini dışa açar; bunu, file-like nesne bekleyen diğer library’lere doğrudan geçebilirsiniz. + +### `UploadFile` { #uploadfile } + +`UploadFile` şu attribute’lara sahiptir: + +* `filename`: Upload edilen orijinal dosya adını içeren bir `str` (örn. `myimage.jpg`). +* `content_type`: Content type’ı (MIME type / media type) içeren bir `str` (örn. `image/jpeg`). +* `file`: Bir `SpooledTemporaryFile` (bir file-like nesne). Bu, "file-like" nesne bekleyen diğer fonksiyonlara veya library’lere doğrudan verebileceğiniz gerçek Python file nesnesidir. + +`UploadFile` şu `async` method’lara sahiptir. Bunların hepsi altta ilgili dosya method’larını çağırır (dahili `SpooledTemporaryFile` kullanarak). + +* `write(data)`: Dosyaya `data` (`str` veya `bytes`) yazar. +* `read(size)`: Dosyadan `size` (`int`) kadar byte/karakter okur. +* `seek(offset)`: Dosyada `offset` (`int`) byte pozisyonuna gider. + * Örn. `await myfile.seek(0)` dosyanın başına gider. + * Bu, özellikle bir kez `await myfile.read()` çalıştırdıysanız ve sonra içeriği yeniden okumaya ihtiyaç duyuyorsanız faydalıdır. +* `close()`: Dosyayı kapatır. + +Bu method’ların hepsi `async` olduğundan, bunları "await" etmeniz gerekir. + +Örneğin, bir `async` *path operation function* içinde içeriği şöyle alabilirsiniz: + +```Python +contents = await myfile.read() +``` + +Normal bir `def` *path operation function* içindeyseniz `UploadFile.file`’a doğrudan erişebilirsiniz, örneğin: + +```Python +contents = myfile.file.read() +``` + +/// note | `async` Teknik Detaylar + +`async` method’ları kullandığınızda, **FastAPI** dosya method’larını bir threadpool içinde çalıştırır ve bunları await eder. + +/// + +/// note | Starlette Teknik Detaylar + +**FastAPI**’nin `UploadFile`’ı doğrudan **Starlette**’in `UploadFile`’ından türetilmiştir; ancak **Pydantic** ve FastAPI’nin diğer parçalarıyla uyumlu olması için bazı gerekli eklemeler yapar. + +/// + +## "Form Data" Nedir { #what-is-form-data } + +HTML formları (`
`) veriyi server’a gönderirken normalde JSON’dan farklı, veri için "özel" bir encoding kullanır. + +**FastAPI**, JSON yerine bu veriyi doğru yerden okuyacağından emin olur. + +/// note | Teknik Detaylar + +Formlardan gelen veri, dosya içermiyorsa normalde "media type" olarak `application/x-www-form-urlencoded` ile encode edilir. + +Ancak form dosya içeriyorsa `multipart/form-data` olarak encode edilir. `File` kullanırsanız, **FastAPI** dosyaları body’nin doğru kısmından alması gerektiğini bilir. + +Bu encoding’ler ve form alanları hakkında daha fazla okumak isterseniz MDN web dokümanlarındaki POST sayfasına bakın. + +/// + +/// warning | Uyarı + +Bir *path operation* içinde birden fazla `File` ve `Form` parametresi tanımlayabilirsiniz, ancak JSON olarak almayı beklediğiniz `Body` alanlarını ayrıca tanımlayamazsınız; çünkü request body `application/json` yerine `multipart/form-data` ile encode edilmiş olur. + +Bu, **FastAPI**’nin bir kısıtı değildir; HTTP protocol’ünün bir parçasıdır. + +/// + +## Opsiyonel Dosya Upload { #optional-file-upload } + +Standart type annotation’ları kullanıp varsayılan değeri `None` yaparak bir dosyayı opsiyonel hale getirebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *} + +## Ek Metadata ile `UploadFile` { #uploadfile-with-additional-metadata } + +Ek metadata ayarlamak için `UploadFile` ile birlikte `File()` da kullanabilirsiniz. Örneğin: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py39.py hl[9,15] *} + +## Birden Fazla Dosya Upload { #multiple-file-uploads } + +Aynı anda birden fazla dosya upload etmek mümkündür. + +Bu dosyalar, "form data" ile gönderilen aynı "form field" ile ilişkilendirilir. + +Bunu kullanmak için `bytes` veya `UploadFile` listesini tanımlayın: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py39.py hl[10,15] *} + +Tanımladığınız gibi, `bytes` veya `UploadFile`’lardan oluşan bir `list` alırsınız. + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette.responses import HTMLResponse` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştiriciye kolaylık olsun diye `starlette.responses` modülünü `fastapi.responses` olarak da sağlar. Ancak mevcut response’ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir. + +/// + +### Ek Metadata ile Birden Fazla Dosya Upload { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata } + +Daha önce olduğu gibi, `UploadFile` için bile ek parametreler ayarlamak amacıyla `File()` kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py39.py hl[11,18:20] *} + +## Özet { #recap } + +Request’te (form data olarak gönderilen) upload edilecek dosyaları tanımlamak için `File`, `bytes` ve `UploadFile` kullanın. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/request-form-models.md b/docs/tr/docs/tutorial/request-form-models.md new file mode 100644 index 000000000..c35f956fc --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/request-form-models.md @@ -0,0 +1,78 @@ +# Form Model'leri { #form-models } + +FastAPI'de **form field**'larını tanımlamak için **Pydantic model**'lerini kullanabilirsiniz. + +/// info | Bilgi + +Form'ları kullanmak için önce `python-multipart`'ı yükleyin. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu etkinleştirdiğinizden ve ardından paketi kurduğunuzdan emin olun. Örneğin: + +```console +$ pip install python-multipart +``` + +/// + +/// note | Not + +Bu özellik FastAPI `0.113.0` sürümünden itibaren desteklenmektedir. 🤓 + +/// + +## Form'lar için Pydantic Model'leri { #pydantic-models-for-forms } + +Sadece, **form field** olarak almak istediğiniz alanlarla bir **Pydantic model** tanımlayın ve ardından parametreyi `Form` olarak bildirin: + +{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *} + +**FastAPI**, request içindeki **form data**'dan **her bir field** için veriyi **çıkarır** ve size tanımladığınız Pydantic model'ini verir. + +## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs } + +Bunu `/docs` altındaki doküman arayüzünde doğrulayabilirsiniz: + +
+ +
+ +## Fazladan Form Field'larını Yasaklayın { #forbid-extra-form-fields } + +Bazı özel kullanım senaryolarında (muhtemelen çok yaygın değildir), form field'larını yalnızca Pydantic model'inde tanımlananlarla **sınırlamak** isteyebilirsiniz. Ve **fazladan** gelen field'ları **yasaklayabilirsiniz**. + +/// note | Not + +Bu özellik FastAPI `0.114.0` sürümünden itibaren desteklenmektedir. 🤓 + +/// + +Herhangi bir `extra` field'ı `forbid` etmek için Pydantic'in model konfigürasyonunu kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial002_an_py39.py hl[12] *} + +Bir client fazladan veri göndermeye çalışırsa, bir **error** response alır. + +Örneğin, client şu form field'larını göndermeye çalışırsa: + +* `username`: `Rick` +* `password`: `Portal Gun` +* `extra`: `Mr. Poopybutthole` + +`extra` field'ının izinli olmadığını söyleyen bir error response alır: + +```json +{ + "detail": [ + { + "type": "extra_forbidden", + "loc": ["body", "extra"], + "msg": "Extra inputs are not permitted", + "input": "Mr. Poopybutthole" + } + ] +} +``` + +## Özet { #summary } + +FastAPI'de form field'larını tanımlamak için Pydantic model'lerini kullanabilirsiniz. 😎 diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/request-forms-and-files.md b/docs/tr/docs/tutorial/request-forms-and-files.md new file mode 100644 index 000000000..86d26b498 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/request-forms-and-files.md @@ -0,0 +1,41 @@ +# Request Forms ve Files { #request-forms-and-files } + +`File` ve `Form` kullanarak aynı anda hem dosyaları hem de form alanlarını tanımlayabilirsiniz. + +/// info | Bilgi + +Yüklenen dosyaları ve/veya form verisini almak için önce `python-multipart` paketini kurun. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu aktive ettiğinizden ve ardından paketi kurduğunuzdan emin olun, örneğin: + +```console +$ pip install python-multipart +``` + +/// + +## `File` ve `Form` Import Edin { #import-file-and-form } + +{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[3] *} + +## `File` ve `Form` Parametrelerini Tanımlayın { #define-file-and-form-parameters } + +Dosya ve form parametrelerini, `Body` veya `Query` için yaptığınız şekilde oluşturun: + +{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[10:12] *} + +Dosyalar ve form alanları form data olarak upload edilir ve siz de dosyaları ve form alanlarını alırsınız. + +Ayrıca bazı dosyaları `bytes` olarak, bazılarını da `UploadFile` olarak tanımlayabilirsiniz. + +/// warning | Uyarı + +Bir *path operation* içinde birden fazla `File` ve `Form` parametresi tanımlayabilirsiniz; ancak request'in body'si `application/json` yerine `multipart/form-data` ile encode edileceği için, JSON olarak almayı beklediğiniz `Body` alanlarını aynı anda tanımlayamazsınız. + +Bu **FastAPI** kısıtı değildir; HTTP protokolünün bir parçasıdır. + +/// + +## Özet { #recap } + +Aynı request içinde hem veri hem de dosya almanız gerektiğinde `File` ve `Form`'u birlikte kullanın. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/response-model.md b/docs/tr/docs/tutorial/response-model.md new file mode 100644 index 000000000..f1d1f7d15 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/response-model.md @@ -0,0 +1,343 @@ +# Response Model - Dönüş Tipi { #response-model-return-type } + +*Path operation function* **dönüş tipini** (return type) type annotation ile belirtip response için kullanılacak tipi tanımlayabilirsiniz. + +Fonksiyon **parametreleri** için input data’da kullandığınız **type annotations** yaklaşımının aynısını burada da kullanabilirsiniz; Pydantic model’leri, list’ler, dict’ler, integer, boolean gibi skaler değerler vb. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *} + +FastAPI bu dönüş tipini şunlar için kullanır: + +* Dönen veriyi **doğrulamak** (validate). + * Veri geçersizse (ör. bir field eksikse), bu *sizin* uygulama kodunuzun bozuk olduğu, olması gerekeni döndürmediği anlamına gelir; bu yüzden yanlış veri döndürmek yerine server error döner. Böylece siz ve client’larınız, beklenen veri ve veri şeklinin geleceğinden emin olabilirsiniz. +* OpenAPI’deki *path operation* içine response için bir **JSON Schema** eklemek. + * Bu, **otomatik dokümantasyon** tarafından kullanılır. + * Ayrıca otomatik client code generation araçları tarafından da kullanılır. + +Ama en önemlisi: + +* Çıktı verisini, dönüş tipinde tanımlı olana göre **sınırlar ve filtreler**. + * Bu, özellikle **güvenlik** açısından önemlidir; aşağıda daha fazlasını göreceğiz. + +## `response_model` Parametresi { #response-model-parameter } + +Bazı durumlarda, tam olarak dönüş tipinin söylediği gibi olmayan bir veriyi döndürmeniz gerekebilir ya da isteyebilirsiniz. + +Örneğin, **bir dict** veya bir veritabanı objesi döndürmek isteyip, ama **onu bir Pydantic model olarak declare etmek** isteyebilirsiniz. Böylece Pydantic model, döndürdüğünüz obje (ör. dict veya veritabanı objesi) için dokümantasyon, doğrulama vb. işlerin tamamını yapar. + +Eğer dönüş tipi annotation’ını eklerseniz, araçlar ve editörler (doğru şekilde) fonksiyonunuzun, declare ettiğiniz tipten (ör. Pydantic model) farklı bir tip (ör. dict) döndürdüğünü söyleyip hata verir. + +Bu gibi durumlarda, dönüş tipi yerine *path operation decorator* parametresi olan `response_model`’i kullanabilirsiniz. + +`response_model` parametresini herhangi bir *path operation* içinde kullanabilirsiniz: + +* `@app.get()` +* `@app.post()` +* `@app.put()` +* `@app.delete()` +* vb. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_py310.py hl[17,22,24:27] *} + +/// note | Not + +`response_model`’in "decorator" metodunun (`get`, `post` vb.) bir parametresi olduğuna dikkat edin. Body ve diğer parametreler gibi, sizin *path operation function*’ınızın parametresi değildir. + +/// + +`response_model`, Pydantic model field’ı için declare edeceğiniz aynı tipi alır; yani bir Pydantic model olabilir ama örneğin `List[Item]` gibi Pydantic model’lerden oluşan bir `list` de olabilir. + +FastAPI bu `response_model`’i; dokümantasyon, doğrulama vb. her şey için ve ayrıca çıktı verisini **tip tanımına göre dönüştürmek ve filtrelemek** için kullanır. + +/// tip | İpucu + +Editörünüzde, mypy vb. ile sıkı type kontrolü yapıyorsanız, fonksiyon dönüş tipini `Any` olarak declare edebilirsiniz. + +Böylece editöre bilerek her şeyi döndürebileceğinizi söylemiş olursunuz. Ancak FastAPI, `response_model` ile dokümantasyon, doğrulama, filtreleme vb. işlemleri yine de yapar. + +/// + +### `response_model` Önceliği { #response-model-priority } + +Hem dönüş tipi hem de `response_model` declare ederseniz, FastAPI’de `response_model` önceliklidir ve o kullanılır. + +Böylece, response model’den farklı bir tip döndürdüğünüz durumlarda bile editör ve mypy gibi araçlar için fonksiyonlarınıza doğru type annotation’lar ekleyebilir, aynı zamanda FastAPI’nin `response_model` üzerinden veri doğrulama, dokümantasyon vb. yapmasını sağlayabilirsiniz. + +Ayrıca `response_model=None` kullanarak, ilgili *path operation* için response model oluşturulmasını devre dışı bırakabilirsiniz. Bu, Pydantic field’ı olarak geçerli olmayan şeyler için type annotation eklediğinizde gerekebilir; aşağıdaki bölümlerden birinde bunun örneğini göreceksiniz. + +## Aynı input verisini geri döndürmek { #return-the-same-input-data } + +Burada `UserIn` adında bir model declare ediyoruz; bu model plaintext bir password içerecek: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[7,9] *} + +/// info | Bilgi + +`EmailStr` kullanmak için önce `email-validator` paketini kurun. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu aktive ettiğinizden emin olun ve ardından örneğin şöyle kurun: + +```console +$ pip install email-validator +``` + +veya şöyle: + +```console +$ pip install "pydantic[email]" +``` + +/// + +Bu model ile hem input’u declare ediyoruz hem de output’u aynı model ile declare ediyoruz: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *} + +Artık bir browser password ile user oluşturduğunda, API response içinde aynı password’ü geri döndürecek. + +Bu örnekte sorun olmayabilir; çünkü password’ü gönderen kullanıcı zaten aynı kişi. + +Ancak aynı modeli başka bir *path operation* için kullanırsak, kullanıcının password’lerini her client’a gönderiyor olabiliriz. + +/// danger + +Tüm riskleri bildiğinizden ve ne yaptığınızdan emin olmadığınız sürece, bir kullanıcının plain password’ünü asla saklamayın ve bu şekilde response içinde göndermeyin. + +/// + +## Bir output modeli ekleyin { #add-an-output-model } + +Bunun yerine, plaintext password içeren bir input modeli ve password’ü içermeyen bir output modeli oluşturabiliriz: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *} + +Burada *path operation function* password içeren aynı input user’ı döndürüyor olsa bile: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *} + +...`response_model` olarak, password’ü içermeyen `UserOut` modelimizi declare ettik: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *} + +Dolayısıyla **FastAPI**, output model’de declare edilmemiş tüm verileri (Pydantic kullanarak) filtrelemekle ilgilenir. + +### `response_model` mi Return Type mı? { #response-model-or-return-type } + +Bu durumda iki model farklı olduğu için fonksiyon dönüş tipini `UserOut` olarak annotate etseydik, editör ve araçlar farklı class’lar olduğu için geçersiz bir tip döndürdüğümüzü söyleyip hata verecekti. + +Bu yüzden bu örnekte `response_model` parametresinde declare etmek zorundayız. + +...ama bunu nasıl aşabileceğinizi görmek için aşağıyı okumaya devam edin. + +## Return Type ve Veri Filtreleme { #return-type-and-data-filtering } + +Önceki örnekten devam edelim. Fonksiyonu **tek bir tip ile annotate etmek** istiyoruz; ama fonksiyondan gerçekte **daha fazla veri** içeren bir şey döndürebilmek istiyoruz. + +FastAPI’nin response model’i kullanarak veriyi **filtrelemeye** devam etmesini istiyoruz. Yani fonksiyon daha fazla veri döndürse bile response, sadece response model’de declare edilmiş field’ları içersin. + +Önceki örnekte class’lar farklı olduğu için `response_model` parametresini kullanmak zorundaydık. Ancak bu, editör ve araçların fonksiyon dönüş tipi kontrolünden gelen desteğini alamadığımız anlamına da geliyor. + +Ama bu tarz durumların çoğunda modelin amacı, bu örnekteki gibi bazı verileri **filtrelemek/kaldırmak** olur. + +Bu gibi durumlarda class’lar ve inheritance kullanarak, fonksiyon **type annotations** sayesinde editör ve araçlarda daha iyi destek alabilir, aynı zamanda FastAPI’nin **veri filtrelemesini** de koruyabiliriz. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *} + +Bununla birlikte, code type’lar açısından doğru olduğu için editörler ve mypy araç desteği verir; ayrıca FastAPI’den veri filtrelemeyi de alırız. + +Bu nasıl çalışıyor? Bir bakalım. 🤓 + +### Type Annotations ve Araç Desteği { #type-annotations-and-tooling } + +Önce editörler, mypy ve diğer araçlar bunu nasıl görür, ona bakalım. + +`BaseUser` temel field’lara sahiptir. Ardından `UserIn`, `BaseUser`’dan miras alır ve `password` field’ını ekler; yani iki modelin field’larının tamamını içerir. + +Fonksiyonun dönüş tipini `BaseUser` olarak annotate ediyoruz ama gerçekte bir `UserIn` instance’ı döndürüyoruz. + +Editör, mypy ve diğer araçlar buna itiraz etmez; çünkü typing açısından `UserIn`, `BaseUser`’ın subclass’ıdır. Bu da, bir `BaseUser` bekleniyorken `UserIn`’in *geçerli* bir tip olduğu anlamına gelir. + +### FastAPI Veri Filtreleme { #fastapi-data-filtering } + +FastAPI açısından ise dönüş tipini görür ve döndürdüğünüz şeyin **yalnızca** tipte declare edilen field’ları içerdiğinden emin olur. + +FastAPI, Pydantic ile içeride birkaç işlem yapar; böylece class inheritance kurallarının dönen veri filtrelemede aynen kullanılmasına izin vermez. Aksi halde beklediğinizden çok daha fazla veriyi response’ta döndürebilirdiniz. + +Bu sayede iki dünyanın da en iyisini alırsınız: **araç desteği** veren type annotations ve **veri filtreleme**. + +## Dokümanlarda görün { #see-it-in-the-docs } + +Otomatik dokümanları gördüğünüzde, input model ve output model’in her birinin kendi JSON Schema’sına sahip olduğunu kontrol edebilirsiniz: + + + +Ve her iki model de etkileşimli API dokümantasyonunda kullanılır: + + + +## Diğer Return Type Annotation’ları { #other-return-type-annotations } + +Bazı durumlarda Pydantic field olarak geçerli olmayan bir şey döndürebilir ve bunu fonksiyonda annotate edebilirsiniz; amaç sadece araçların (editör, mypy vb.) sağladığı desteği almaktır. + +### Doğrudan Response Döndürmek { #return-a-response-directly } + +En yaygın durum, [ileri seviye dokümanlarda daha sonra anlatıldığı gibi doğrudan bir Response döndürmektir](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py39.py hl[8,10:11] *} + +Bu basit durum FastAPI tarafından otomatik olarak ele alınır; çünkü dönüş tipi annotation’ı `Response` class’ıdır (veya onun bir subclass’ı). + +Araçlar da memnun olur; çünkü hem `RedirectResponse` hem `JSONResponse`, `Response`’un subclass’ıdır. Yani type annotation doğrudur. + +### Bir Response Subclass’ını Annotate Etmek { #annotate-a-response-subclass } + +Type annotation içinde `Response`’un bir subclass’ını da kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py39.py hl[8:9] *} + +Bu da çalışır; çünkü `RedirectResponse`, `Response`’un subclass’ıdır ve FastAPI bu basit durumu otomatik olarak yönetir. + +### Geçersiz Return Type Annotation’ları { #invalid-return-type-annotations } + +Ancak geçerli bir Pydantic tipi olmayan başka rastgele bir obje (ör. bir veritabanı objesi) döndürür ve fonksiyonu da öyle annotate ederseniz, FastAPI bu type annotation’dan bir Pydantic response model oluşturmaya çalışır ve başarısız olur. + +Aynı şey, farklı tipler arasında bir union kullandığınızda ve bu tiplerden biri veya birkaçı geçerli bir Pydantic tipi değilse de olur; örneğin şu kullanım patlar 💥: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *} + +...bu, type annotation Pydantic tipi olmadığı ve tek bir `Response` class’ı (veya subclass’ı) olmadığı için başarısız olur; bu, bir `Response` ile bir `dict` arasında union’dır (ikiden herhangi biri). + +### Response Model’i Devre Dışı Bırakmak { #disable-response-model } + +Yukarıdaki örnekten devam edersek; FastAPI’nin varsayılan olarak yaptığı veri doğrulama, dokümantasyon, filtreleme vb. işlemleri istemiyor olabilirsiniz. + +Ancak yine de editörler ve type checker’lar (ör. mypy) gibi araçların desteğini almak için fonksiyonda dönüş tipi annotation’ını korumak isteyebilirsiniz. + +Bu durumda `response_model=None` ayarlayarak response model üretimini devre dışı bırakabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *} + +Bu, FastAPI’nin response model üretimini atlamasını sağlar; böylece FastAPI uygulamanızı etkilemeden ihtiyacınız olan herhangi bir return type annotation’ını kullanabilirsiniz. 🤓 + +## Response Model encoding parametreleri { #response-model-encoding-parameters } + +Response model’inizde şu şekilde default değerler olabilir: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *} + +* `description: Union[str, None] = None` (veya Python 3.10’da `str | None = None`) için default `None`’dır. +* `tax: float = 10.5` için default `10.5`’tir. +* `tags: List[str] = []` için default, boş bir list’tir: `[]`. + +Ancak gerçekte kaydedilmedilerse, bunları sonuçtan çıkarmak isteyebilirsiniz. + +Örneğin NoSQL veritabanında çok sayıda optional attribute içeren modelleriniz varsa, default değerlerle dolu çok uzun JSON response’ları göndermek istemeyebilirsiniz. + +### `response_model_exclude_unset` parametresini kullanın { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter } + +*Path operation decorator* parametresi olarak `response_model_exclude_unset=True` ayarlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *} + +böylece response’a default değerler dahil edilmez; yalnızca gerçekten set edilmiş değerler gelir. + +Dolayısıyla ID’si `foo` olan item için bu *path operation*’a request atarsanız, response (default değerler olmadan) şöyle olur: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "price": 50.2 +} +``` + +/// info | Bilgi + +Ayrıca şunları da kullanabilirsiniz: + +* `response_model_exclude_defaults=True` +* `response_model_exclude_none=True` + +Bunlar, `exclude_defaults` ve `exclude_none` için Pydantic dokümanlarında anlatıldığı gibidir. + +/// + +#### Default’u olan field’lar için değer içeren data { #data-with-values-for-fields-with-defaults } + +Ama data’nız modelde default değeri olan field’lar için değer içeriyorsa, örneğin ID’si `bar` olan item gibi: + +```Python hl_lines="3 5" +{ + "name": "Bar", + "description": "The bartenders", + "price": 62, + "tax": 20.2 +} +``` + +bunlar response’a dahil edilir. + +#### Default değerlerle aynı değerlere sahip data { #data-with-the-same-values-as-the-defaults } + +Eğer data, default değerlerle aynı değerlere sahipse, örneğin ID’si `baz` olan item gibi: + +```Python hl_lines="3 5-6" +{ + "name": "Baz", + "description": None, + "price": 50.2, + "tax": 10.5, + "tags": [] +} +``` + +FastAPI yeterince akıllıdır (aslında Pydantic yeterince akıllıdır) ve `description`, `tax`, `tags` default ile aynı olsa bile bunların explicit olarak set edildiğini (default’tan alınmadığını) anlar. + +Bu yüzden JSON response içinde yer alırlar. + +/// tip | İpucu + +Default değerlerin yalnızca `None` olmak zorunda olmadığını unutmayın. + +Bir list (`[]`), `10.5` gibi bir `float` vb. olabilirler. + +/// + +### `response_model_include` ve `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude } + +Ayrıca *path operation decorator* parametreleri `response_model_include` ve `response_model_exclude`’u da kullanabilirsiniz. + +Bunlar; dahil edilecek attribute isimlerini (geri kalanını atlayarak) ya da hariç tutulacak attribute isimlerini (geri kalanını dahil ederek) belirten `str` değerlerinden oluşan bir `set` alır. + +Tek bir Pydantic model’iniz varsa ve output’tan bazı verileri hızlıca çıkarmak istiyorsanız, bu yöntem pratik bir kısayol olabilir. + +/// tip | İpucu + +Ancak yine de, bu parametreler yerine yukarıdaki yaklaşımı (birden fazla class kullanmayı) tercih etmeniz önerilir. + +Çünkü `response_model_include` veya `response_model_exclude` ile bazı attribute’ları atlıyor olsanız bile, uygulamanızın OpenAPI’sinde (ve dokümanlarda) üretilen JSON Schema hâlâ tam modelin JSON Schema’sı olacaktır. + +Bu durum, benzer şekilde çalışan `response_model_by_alias` için de geçerlidir. + +/// + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *} + +/// tip | İpucu + +`{"name", "description"}` sözdizimi, bu iki değere sahip bir `set` oluşturur. + +Bu, `set(["name", "description"])` ile eşdeğerdir. + +/// + +#### `set` yerine `list` kullanmak { #using-lists-instead-of-sets } + +Yanlışlıkla `set` yerine `list` veya `tuple` kullanırsanız, FastAPI bunu yine `set`’e çevirir ve doğru şekilde çalışır: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *} + +## Özet { #recap } + +Response model’leri tanımlamak ve özellikle private data’nın filtrelendiğinden emin olmak için *path operation decorator* parametresi `response_model`’i kullanın. + +Yalnızca explicit olarak set edilmiş değerleri döndürmek için `response_model_exclude_unset` kullanın. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/response-status-code.md b/docs/tr/docs/tutorial/response-status-code.md new file mode 100644 index 000000000..57ae7bde3 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/response-status-code.md @@ -0,0 +1,101 @@ +# Response Status Code { #response-status-code } + +Bir response model tanımlayabildiğiniz gibi, herhangi bir *path operation* içinde `status_code` parametresiyle response için kullanılacak HTTP status code'u da belirtebilirsiniz: + +* `@app.get()` +* `@app.post()` +* `@app.put()` +* `@app.delete()` +* vb. + +{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py39.py hl[6] *} + +/// note | Not + +`status_code`'un, "decorator" metodunun (`get`, `post`, vb.) bir parametresi olduğuna dikkat edin. Tüm parametreler ve body gibi, sizin *path operation function*'ınızın bir parametresi değildir. + +/// + +`status_code` parametresi, HTTP status code'u içeren bir sayı alır. + +/// info | Bilgi + +Alternatif olarak `status_code`, Python'un `http.HTTPStatus`'ı gibi bir `IntEnum` da alabilir. + +/// + +Bu sayede: + +* Response'da o status code döner. +* OpenAPI şemasında (dolayısıyla kullanıcı arayüzlerinde de) bu şekilde dokümante edilir: + + + +/// note | Not + +Bazı response code'lar (bir sonraki bölümde göreceğiz) response'un bir body'ye sahip olmadığını belirtir. + +FastAPI bunu bilir ve response body olmadığını söyleyen OpenAPI dokümantasyonunu üretir. + +/// + +## HTTP status code'lar hakkında { #about-http-status-codes } + +/// note | Not + +HTTP status code'ların ne olduğunu zaten biliyorsanız, bir sonraki bölüme geçin. + +/// + +HTTP'de, response'un bir parçası olarak 3 basamaklı sayısal bir status code gönderirsiniz. + +Bu status code'ların tanınmalarını sağlayan bir isimleri de vardır; ancak önemli olan kısım sayıdır. + +Kısaca: + +* `100 - 199` "Information" içindir. Doğrudan nadiren kullanırsınız. Bu status code'lara sahip response'lar body içeremez. +* **`200 - 299`** "Successful" response'lar içindir. En sık kullanacağınız aralık budur. + * `200`, varsayılan status code'dur ve her şeyin "OK" olduğunu ifade eder. + * Başka bir örnek `201` ("Created") olabilir. Genellikle veritabanında yeni bir kayıt oluşturduktan sonra kullanılır. + * Özel bir durum ise `204` ("No Content")'tür. Client'a döndürülecek içerik olmadığında kullanılır; bu nedenle response body olmamalıdır. +* **`300 - 399`** "Redirection" içindir. Bu status code'lara sahip response'lar, `304` ("Not Modified") hariç, body içerebilir de içermeyebilir de; `304` kesinlikle body içermemelidir. +* **`400 - 499`** "Client error" response'ları içindir. Muhtemelen en sık kullanacağınız ikinci aralık budur. + * Örneğin `404`, "Not Found" response'u içindir. + * Client kaynaklı genel hatalar için doğrudan `400` kullanabilirsiniz. +* `500 - 599` server hataları içindir. Neredeyse hiç doğrudan kullanmazsınız. Uygulama kodunuzun bir bölümünde ya da server'da bir şeyler ters giderse, otomatik olarak bu status code'lardan biri döner. + +/// tip | İpucu + +Her bir status code hakkında daha fazla bilgi almak ve hangi kodun ne için kullanıldığını görmek için HTTP status code'lar hakkında MDN dokümantasyonuna göz atın. + +/// + +## İsimleri hatırlamak için kısayol { #shortcut-to-remember-the-names } + +Önceki örneğe tekrar bakalım: + +{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py39.py hl[6] *} + +`201`, "Created" için kullanılan status code'dur. + +Ancak bu kodların her birinin ne anlama geldiğini ezberlemek zorunda değilsiniz. + +`fastapi.status` içindeki kolaylık değişkenlerini (convenience variables) kullanabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *} + +Bunlar sadece kolaylık sağlar; aynı sayıyı taşırlar. Ancak bu şekilde editörün autocomplete özelliğiyle kolayca bulabilirsiniz: + + + +/// note | Teknik Detaylar + +`from starlette import status` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.status`'u `fastapi.status` olarak da sunar. Ancak bu aslında doğrudan Starlette'den gelir. + +/// + +## Varsayılanı değiştirmek { #changing-the-default } + +Daha sonra, [İleri Düzey Kullanıcı Kılavuzu](../advanced/response-change-status-code.md){.internal-link target=_blank} içinde, burada tanımladığınız varsayılanın dışında farklı bir status code nasıl döndüreceğinizi göreceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/tr/docs/tutorial/schema-extra-example.md new file mode 100644 index 000000000..a91dda892 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/schema-extra-example.md @@ -0,0 +1,202 @@ +# Request Örnek Verilerini Tanımlama { #declare-request-example-data } + +Uygulamanızın alabileceği veriler için örnekler (examples) tanımlayabilirsiniz. + +Bunu yapmanın birkaç yolu var. + +## Pydantic modellerinde ek JSON Schema verisi { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models } + +Oluşturulan JSON Schema’ya eklenecek şekilde bir Pydantic model için `examples` tanımlayabilirsiniz. + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *} + +Bu ek bilgi, o modelin çıktı **JSON Schema**’sına olduğu gibi eklenir ve API dokümanlarında kullanılır. + +Pydantic dokümanları: Configuration bölümünde anlatıldığı gibi, bir `dict` alan `model_config` niteliğini kullanabilirsiniz. + +Üretilen JSON Schema’da görünmesini istediğiniz (ör. `examples` dahil) her türlü ek veriyi içeren bir `dict` ile `"json_schema_extra"` ayarlayabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Aynı tekniği JSON Schema’yı genişletmek ve kendi özel ek bilgilerinizi eklemek için de kullanabilirsiniz. + +Örneğin, bir frontend kullanıcı arayüzü için metadata eklemek vb. amaçlarla kullanılabilir. + +/// + +/// info | Bilgi + +OpenAPI 3.1.0 (FastAPI 0.99.0’dan beri kullanılıyor), **JSON Schema** standardının bir parçası olan `examples` için destek ekledi. + +Bundan önce yalnızca tek bir örnek için `example` anahtar kelimesini destekliyordu. Bu hâlâ OpenAPI 3.1.0 tarafından desteklenir; ancak artık deprecated durumdadır ve JSON Schema standardının parçası değildir. Bu nedenle `example` kullanımını `examples`’a taşımanız önerilir. 🤓 + +Daha fazlasını sayfanın sonunda okuyabilirsiniz. + +/// + +## `Field` ek argümanları { #field-additional-arguments } + +Pydantic modelleriyle `Field()` kullanırken ek `examples` de tanımlayabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *} + +## JSON Schema - OpenAPI içinde `examples` { #examples-in-json-schema-openapi } + +Aşağıdakilerden herhangi birini kullanırken: + +* `Path()` +* `Query()` +* `Header()` +* `Cookie()` +* `Body()` +* `Form()` +* `File()` + +OpenAPI içindeki **JSON Schema**’larına eklenecek ek bilgilerle birlikte bir `examples` grubu da tanımlayabilirsiniz. + +### `examples` ile `Body` { #body-with-examples } + +Burada `Body()` içinde beklenen veri için tek bir örnek içeren `examples` geçiriyoruz: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *} + +### Doküman arayüzünde örnek { #example-in-the-docs-ui } + +Yukarıdaki yöntemlerden herhangi biriyle `/docs` içinde şöyle görünür: + + + +### Birden fazla `examples` ile `Body` { #body-with-multiple-examples } + +Elbette birden fazla `examples` da geçebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *} + +Bunu yaptığınızda, örnekler bu body verisi için dahili **JSON Schema**’nın bir parçası olur. + +Buna rağmen, time of writing this, doküman arayüzünü gösteren araç olan Swagger UI, **JSON Schema** içindeki veriler için birden fazla örneği göstermeyi desteklemiyor. Ancak aşağıda bir çözüm yolu var. + +### OpenAPI’ye özel `examples` { #openapi-specific-examples } + +**JSON Schema** `examples`’ı desteklemeden önce OpenAPI, yine `examples` adlı farklı bir alanı destekliyordu. + +Bu **OpenAPI’ye özel** `examples`, OpenAPI spesifikasyonunda başka bir bölümde yer alır. Her bir JSON Schema’nın içinde değil, **her bir *path operation* detayları** içinde bulunur. + +Swagger UI da bu özel `examples` alanını bir süredir destekliyor. Dolayısıyla bunu, **doküman arayüzünde** farklı **örnekleri göstermek** için kullanabilirsiniz. + +OpenAPI’ye özel bu `examples` alanının şekli, (bir `list` yerine) **birden fazla örnek** içeren bir `dict`’tir; her örnek ayrıca **OpenAPI**’ye eklenecek ekstra bilgiler içerir. + +Bu, OpenAPI’nin içerdiği JSON Schema’ların içine girmez; bunun yerine doğrudan *path operation* üzerinde, dışarıda yer alır. + +### `openapi_examples` Parametresini Kullanma { #using-the-openapi-examples-parameter } + +FastAPI’de OpenAPI’ye özel `examples`’ı, şu araçlar için `openapi_examples` parametresiyle tanımlayabilirsiniz: + +* `Path()` +* `Query()` +* `Header()` +* `Cookie()` +* `Body()` +* `Form()` +* `File()` + +`dict`’in anahtarları her bir örneği tanımlar; her bir değer ise başka bir `dict`’tir. + +`examples` içindeki her bir örnek `dict`’i şunları içerebilir: + +* `summary`: Örnek için kısa açıklama. +* `description`: Markdown metni içerebilen uzun açıklama. +* `value`: Gösterilecek gerçek örnek (ör. bir `dict`). +* `externalValue`: `value`’a alternatif; örneğe işaret eden bir URL. Ancak bu, `value` kadar çok araç tarafından desteklenmiyor olabilir. + +Şöyle kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *} + +### Doküman Arayüzünde OpenAPI Örnekleri { #openapi-examples-in-the-docs-ui } + +`Body()`’ye `openapi_examples` eklendiğinde `/docs` şöyle görünür: + + + +## Teknik Detaylar { #technical-details } + +/// tip | İpucu + +Zaten **FastAPI** sürümü **0.99.0 veya üzerini** kullanıyorsanız, büyük olasılıkla bu detayları **atlanabilirsiniz**. + +Bunlar daha çok OpenAPI 3.1.0’ın henüz mevcut olmadığı eski sürümler için geçerlidir. + +Bunu kısa bir OpenAPI ve JSON Schema **tarih dersi** gibi düşünebilirsiniz. 🤓 + +/// + +/// warning | Uyarı + +Bunlar **JSON Schema** ve **OpenAPI** standartları hakkında oldukça teknik detaylardır. + +Yukarıdaki fikirler sizin için zaten çalışıyorsa bu kadarı yeterli olabilir; muhtemelen bu detaylara ihtiyacınız yoktur, gönül rahatlığıyla atlayabilirsiniz. + +/// + +OpenAPI 3.1.0’dan önce OpenAPI, **JSON Schema**’nın daha eski ve değiştirilmiş bir sürümünü kullanıyordu. + +JSON Schema’da `examples` yoktu; bu yüzden OpenAPI, değiştirilmiş sürümüne kendi `example` alanını ekledi. + +OpenAPI ayrıca spesifikasyonun diğer bölümlerine de `example` ve `examples` alanlarını ekledi: + +* `Parameter Object` (spesifikasyonda) — FastAPI’de şunlar tarafından kullanılıyordu: + * `Path()` + * `Query()` + * `Header()` + * `Cookie()` +* `Request Body Object`; `content` alanında, `Media Type Object` üzerinde (spesifikasyonda) — FastAPI’de şunlar tarafından kullanılıyordu: + * `Body()` + * `File()` + * `Form()` + +/// info | Bilgi + +Bu eski OpenAPI’ye özel `examples` parametresi, FastAPI `0.103.0` sürümünden beri `openapi_examples` olarak kullanılıyor. + +/// + +### JSON Schema’nın `examples` alanı { #json-schemas-examples-field } + +Sonrasında JSON Schema, spesifikasyonun yeni bir sürümüne `examples` alanını ekledi. + +Ardından yeni OpenAPI 3.1.0, bu yeni `examples` alanını içeren en güncel sürümü (JSON Schema 2020-12) temel aldı. + +Ve artık, deprecated olan eski tekil (ve özel) `example` alanına kıyasla bu yeni `examples` alanı önceliklidir. + +JSON Schema’daki bu yeni `examples` alanı, OpenAPI’de başka yerlerde kullanılan (yukarıda anlatılan) metadata’lı `dict` yapısından farklı olarak **sadece örneklerden oluşan bir `list`**’tir. + +/// info | Bilgi + +OpenAPI 3.1.0, JSON Schema ile bu yeni ve daha basit entegrasyonla yayımlandıktan sonra bile bir süre, otomatik dokümantasyonu sağlayan araç Swagger UI OpenAPI 3.1.0’ı desteklemiyordu (5.0.0 sürümünden beri destekliyor 🎉). + +Bu nedenle, FastAPI’nin 0.99.0 öncesi sürümleri OpenAPI 3.1.0’dan daha düşük sürümleri kullanmaya devam etti. + +/// + +### Pydantic ve FastAPI `examples` { #pydantic-and-fastapi-examples } + +Bir Pydantic modelinin içine `schema_extra` ya da `Field(examples=["something"])` kullanarak `examples` eklediğinizde, bu örnek o Pydantic modelinin **JSON Schema**’sına eklenir. + +Ve Pydantic modelinin bu **JSON Schema**’sı, API’nizin **OpenAPI**’sine dahil edilir; ardından doküman arayüzünde kullanılır. + +FastAPI 0.99.0’dan önceki sürümlerde (0.99.0 ve üzeri daha yeni OpenAPI 3.1.0’ı kullanır) `Query()`, `Body()` vb. diğer araçlarla `example` veya `examples` kullandığınızda, bu örnekler o veriyi tanımlayan JSON Schema’ya (OpenAPI’nin kendi JSON Schema sürümüne bile) eklenmiyordu; bunun yerine doğrudan OpenAPI’deki *path operation* tanımına ekleniyordu (JSON Schema kullanan OpenAPI bölümlerinin dışında). + +Ancak artık FastAPI 0.99.0 ve üzeri OpenAPI 3.1.0 kullandığı (JSON Schema 2020-12) ve Swagger UI 5.0.0 ve üzeriyle birlikte, her şey daha tutarlı ve örnekler JSON Schema’ya dahil ediliyor. + +### Swagger UI ve OpenAPI’ye özel `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples } + +Swagger UI (2023-08-26 itibarıyla) birden fazla JSON Schema örneğini desteklemediği için, kullanıcıların dokümanlarda birden fazla örnek göstermesi mümkün değildi. + +Bunu çözmek için FastAPI `0.103.0`, yeni `openapi_examples` parametresiyle aynı eski **OpenAPI’ye özel** `examples` alanını tanımlamayı **desteklemeye başladı**. 🤓 + +### Özet { #summary } + +Eskiden tarihten pek hoşlanmadığımı söylerdim... şimdi bakın, "teknoloji tarihi" dersi anlatıyorum. 😅 + +Kısacası, **FastAPI 0.99.0 veya üzerine yükseltin**; her şey çok daha **basit, tutarlı ve sezgisel** olur ve bu tarihsel detayların hiçbirini bilmeniz gerekmez. 😎 diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/security/first-steps.md b/docs/tr/docs/tutorial/security/first-steps.md new file mode 100644 index 000000000..7e0a70a02 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/security/first-steps.md @@ -0,0 +1,203 @@ +# Güvenlik - İlk Adımlar { #security-first-steps } + +**backend** API’nizin bir domain’de olduğunu düşünelim. + +Ve başka bir domain’de ya da aynı domain’in farklı bir path’inde (veya bir mobil uygulamada) bir **frontend**’iniz var. + +Ve frontend’in, **username** ve **password** kullanarak backend ile kimlik doğrulaması yapabilmesini istiyorsunuz. + +Bunu **FastAPI** ile **OAuth2** kullanarak oluşturabiliriz. + +Ama ihtiyacınız olan küçük bilgi parçalarını bulmak için uzun spesifikasyonun tamamını okuma zahmetine girmeyelim. + +Güvenliği yönetmek için **FastAPI**’nin sunduğu araçları kullanalım. + +## Nasıl Görünüyor { #how-it-looks } + +Önce kodu kullanıp nasıl çalıştığına bakalım, sonra neler olup bittiğini anlamak için geri döneriz. + +## `main.py` Oluşturun { #create-main-py } + +Örneği `main.py` adlı bir dosyaya kopyalayın: + +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *} + +## Çalıştırın { #run-it } + +/// info | Bilgi + +`python-multipart` paketi, `pip install "fastapi[standard]"` komutunu çalıştırdığınızda **FastAPI** ile birlikte otomatik olarak kurulur. + +Ancak `pip install fastapi` komutunu kullanırsanız, `python-multipart` paketi varsayılan olarak dahil edilmez. + +Elle kurmak için bir [virtual environment](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu aktive ettiğinizden emin olun ve ardından şununla kurun: + +```console +$ pip install python-multipart +``` + +Bunun nedeni, **OAuth2**’nin `username` ve `password` göndermek için "form data" kullanmasıdır. + +/// + +Örneği şu şekilde çalıştırın: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +## Kontrol Edin { #check-it } + +Etkileşimli dokümantasyona gidin: http://127.0.0.1:8000/docs. + +Şuna benzer bir şey göreceksiniz: + + + +/// check | Authorize butonu! + +Artık parıl parıl yeni bir "Authorize" butonunuz var. + +Ayrıca *path operation*’ınızın sağ üst köşesinde tıklayabileceğiniz küçük bir kilit simgesi de bulunuyor. + +/// + +Ve ona tıklarsanız, `username` ve `password` (ve diğer opsiyonel alanları) girebileceğiniz küçük bir yetkilendirme formu görürsünüz: + + + +/// note | Not + +Formda ne yazdığınızın önemi yok; şimdilik çalışmayacak. Ama birazdan oraya da geleceğiz. + +/// + +Bu, elbette son kullanıcılar için bir frontend değil; ancak tüm API’nizi etkileşimli şekilde belgelemek için harika bir otomatik araçtır. + +Frontend ekibi tarafından kullanılabilir (bu ekip siz de olabilirsiniz). + +Üçüncü taraf uygulamalar ve sistemler tarafından kullanılabilir. + +Ve aynı uygulamayı debug etmek, kontrol etmek ve test etmek için sizin tarafınızdan da kullanılabilir. + +## `password` Flow { #the-password-flow } + +Şimdi biraz geri dönüp bunların ne olduğuna bakalım. + +`password` "flow"u, OAuth2’de güvenlik ve authentication’ı yönetmek için tanımlanmış yöntemlerden ("flow"lardan) biridir. + +OAuth2, backend’in veya API’nin, kullanıcıyı authenticate eden server’dan bağımsız olabilmesi için tasarlanmıştır. + +Ancak bu örnekte, aynı **FastAPI** uygulaması hem API’yi hem de authentication’ı yönetecek. + +O yüzden basitleştirilmiş bu bakış açısından üzerinden geçelim: + +* Kullanıcı frontend’de `username` ve `password` yazar ve `Enter`’a basar. +* Frontend (kullanıcının browser’ında çalışır), bu `username` ve `password` değerlerini API’mizdeki belirli bir URL’ye gönderir (`tokenUrl="token"` ile tanımlanan). +* API, `username` ve `password` değerlerini kontrol eder ve bir "token" ile response döner (henüz bunların hiçbirini implement etmedik). + * "Token", daha sonra bu kullanıcıyı doğrulamak için kullanabileceğimiz içerik taşıyan bir string’dir. + * Normalde token’ın bir süre sonra süresi dolacak şekilde ayarlanması beklenir. + * Böylece kullanıcının bir noktada tekrar giriş yapması gerekir. + * Ayrıca token çalınırsa risk daha düşük olur. Çoğu durumda, sonsuza kadar çalışacak kalıcı bir anahtar gibi değildir. +* Frontend bu token’ı geçici olarak bir yerde saklar. +* Kullanıcı frontend’de tıklayarak web uygulamasının başka bir bölümüne gider. +* Frontend’in API’den daha fazla veri alması gerekir. + * Ancak o endpoint için authentication gereklidir. + * Bu yüzden API’mizle authenticate olmak için `Authorization` header’ını, `Bearer ` + token değeriyle gönderir. + * Token `foobar` içeriyorsa `Authorization` header’ının içeriği `Bearer foobar` olur. + +## **FastAPI**’nin `OAuth2PasswordBearer`’ı { #fastapis-oauth2passwordbearer } + +**FastAPI**, bu güvenlik özelliklerini implement etmek için farklı soyutlama seviyelerinde çeşitli araçlar sağlar. + +Bu örnekte **OAuth2**’yi, **Password** flow ile, **Bearer** token kullanarak uygulayacağız. Bunu `OAuth2PasswordBearer` sınıfı ile yaparız. + +/// info | Bilgi + +"Bearer" token tek seçenek değildir. + +Ama bizim kullanım senaryomuz için en iyi seçenek odur. + +Ayrıca bir OAuth2 uzmanı değilseniz ve ihtiyaçlarınıza daha uygun başka bir seçeneğin neden gerekli olduğunu net olarak bilmiyorsanız, çoğu kullanım senaryosu için de en uygun seçenek olacaktır. + +Bu durumda bile **FastAPI**, onu oluşturabilmeniz için gereken araçları sunar. + +/// + +`OAuth2PasswordBearer` sınıfının bir instance’ını oluştururken `tokenUrl` parametresini veririz. Bu parametre, client’ın (kullanıcının browser’ında çalışan frontend’in) token almak için `username` ve `password` göndereceği URL’yi içerir. + +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[8] *} + +/// tip | İpucu + +Burada `tokenUrl="token"`, henüz oluşturmadığımız göreli bir URL olan `token`’ı ifade eder. Göreli URL olduğu için `./token` ile eşdeğerdir. + +Göreli URL kullandığımız için, API’niz `https://example.com/` adresinde olsaydı `https://example.com/token` anlamına gelirdi. Ama API’niz `https://example.com/api/v1/` adresinde olsaydı, bu kez `https://example.com/api/v1/token` anlamına gelirdi. + +Göreli URL kullanmak, [Behind a Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} gibi daha ileri kullanım senaryolarında bile uygulamanızın çalışmaya devam etmesini garanti etmek açısından önemlidir. + +/// + +Bu parametre o endpoint’i / *path operation*’ı oluşturmaz; fakat `/token` URL’sinin client’ın token almak için kullanması gereken URL olduğunu bildirir. Bu bilgi OpenAPI’de, dolayısıyla etkileşimli API dokümantasyon sistemlerinde kullanılır. + +Birazdan gerçek path operation’ı da oluşturacağız. + +/// info | Teknik Detaylar + +Eğer çok katı bir "Pythonista" iseniz, `token_url` yerine `tokenUrl` şeklindeki parametre adlandırma stilini sevmeyebilirsiniz. + +Bunun nedeni, OpenAPI spesifikasyonundaki isimle aynı adın kullanılmasıdır. Böylece bu güvenlik şemalarından herhangi biri hakkında daha fazla araştırma yapmanız gerekirse, adı kopyalayıp yapıştırarak kolayca daha fazla bilgi bulabilirsiniz. + +/// + +`oauth2_scheme` değişkeni, `OAuth2PasswordBearer`’ın bir instance’ıdır; ama aynı zamanda "callable"dır. + +Şu şekilde çağrılabilir: + +```Python +oauth2_scheme(some, parameters) +``` + +Dolayısıyla `Depends` ile kullanılabilir. + +### Kullanın { #use-it } + +Artık `Depends` ile bir dependency olarak `oauth2_scheme`’i geçebilirsiniz. + +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *} + +Bu dependency, *path operation function* içindeki `token` parametresine atanacak bir `str` sağlar. + +**FastAPI**, bu dependency’yi OpenAPI şemasında (ve otomatik API dokümanlarında) bir "security scheme" tanımlamak için kullanabileceğini bilir. + +/// info | Teknik Detaylar + +**FastAPI**, bir dependency içinde tanımlanan `OAuth2PasswordBearer` sınıfını OpenAPI’de security scheme tanımlamak için kullanabileceğini bilir; çünkü bu sınıf `fastapi.security.oauth2.OAuth2`’den kalıtım alır, o da `fastapi.security.base.SecurityBase`’den kalıtım alır. + +OpenAPI (ve otomatik API dokümanları) ile entegre olan tüm security araçları `SecurityBase`’den kalıtım alır; **FastAPI** bu sayede onları OpenAPI’ye nasıl entegre edeceğini anlayabilir. + +/// + +## Ne Yapar { #what-it-does } + +Request içinde `Authorization` header’ını arar, değerin `Bearer ` + bir token olup olmadığını kontrol eder ve token’ı `str` olarak döndürür. + +Eğer `Authorization` header’ını görmezse ya da değer `Bearer ` token’ı içermiyorsa, doğrudan 401 status code hatasıyla (`UNAUTHORIZED`) response döner. + +Token’ın var olup olmadığını kontrol edip ayrıca hata döndürmenize bile gerek yoktur. Fonksiyonunuz çalışıyorsa, token içinde bir `str` olacağından emin olabilirsiniz. + +Bunu şimdiden etkileşimli dokümanlarda deneyebilirsiniz: + + + +Henüz token’ın geçerliliğini doğrulamıyoruz, ama başlangıç için bu bile yeterli. + +## Özet { #recap } + +Yani sadece 3 veya 4 ekstra satırla, şimdiden ilkel de olsa bir güvenlik katmanı elde etmiş oldunuz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/security/get-current-user.md b/docs/tr/docs/tutorial/security/get-current-user.md new file mode 100644 index 000000000..9f56c7628 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/security/get-current-user.md @@ -0,0 +1,105 @@ +# Mevcut Kullanıcıyı Alma { #get-current-user } + +Önceki bölümde güvenlik sistemi (dependency injection sistemine dayanır) *path operation function*'a `str` olarak bir `token` veriyordu: + +{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *} + +Ancak bu hâlâ pek kullanışlı değil. + +Bize mevcut kullanıcıyı verecek şekilde düzenleyelim. + +## Bir kullanıcı modeli oluşturun { #create-a-user-model } + +Önce bir Pydantic kullanıcı modeli oluşturalım. + +Body'leri bildirmek için Pydantic'i nasıl kullanıyorsak, aynı şekilde onu başka her yerde de kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *} + +## `get_current_user` dependency'si oluşturun { #create-a-get-current-user-dependency } + +Bir `get_current_user` dependency'si oluşturalım. + +Dependency'lerin alt dependency'leri olabileceğini hatırlıyor musunuz? + +`get_current_user`, daha önce oluşturduğumuz `oauth2_scheme` ile aynı dependency'yi kullanacak. + +Daha önce *path operation* içinde doğrudan yaptığımız gibi, yeni dependency'miz `get_current_user`, alt dependency olan `oauth2_scheme` üzerinden `str` olarak bir `token` alacak: + +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *} + +## Kullanıcıyı alın { #get-the-user } + +`get_current_user`, oluşturduğumuz (sahte) bir yardımcı (utility) fonksiyonu kullanacak; bu fonksiyon `str` olarak bir token alır ve Pydantic `User` modelimizi döndürür: + +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *} + +## Mevcut kullanıcıyı enjekte edin { #inject-the-current-user } + +Artık *path operation* içinde `get_current_user` ile aynı `Depends` yaklaşımını kullanabiliriz: + +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *} + +`current_user` tipini Pydantic `User` modeli olarak belirttiğimize dikkat edin. + +Bu sayede fonksiyonun içinde otomatik tamamlama ve tip kontrollerinin tamamından faydalanırız. + +/// tip | İpucu + +Request body'lerinin de Pydantic modelleri ile bildirildiğini hatırlıyor olabilirsiniz. + +Burada `Depends` kullandığınız için **FastAPI** karışıklık yaşamaz. + +/// + +/// check | Ek bilgi + +Bu dependency sisteminin tasarımı, hepsi `User` modeli döndüren farklı dependency'lere (farklı "dependable"lara) sahip olmamıza izin verir. + +Bu tipte veri döndürebilen yalnızca tek bir dependency ile sınırlı değiliz. + +/// + +## Diğer modeller { #other-models } + +Artık *path operation function* içinde mevcut kullanıcıyı doğrudan alabilir ve güvenlik mekanizmalarını `Depends` kullanarak **Dependency Injection** seviyesinde yönetebilirsiniz. + +Ayrıca güvenlik gereksinimleri için herhangi bir model veya veri kullanabilirsiniz (bu örnekte bir Pydantic `User` modeli). + +Ancak belirli bir data model, class ya da type kullanmak zorunda değilsiniz. + +Modelinizde bir `id` ve `email` olsun, ama `username` olmasın mı istiyorsunuz? Elbette. Aynı araçları kullanabilirsiniz. + +Sadece bir `str` mı istiyorsunuz? Ya da sadece bir `dict`? Veya doğrudan bir veritabanı class model instance'ı? Hepsi aynı şekilde çalışır. + +Uygulamanıza giriş yapan kullanıcılar yok da robotlar, botlar veya yalnızca bir access token'a sahip başka sistemler mi var? Yine, her şey aynı şekilde çalışır. + +Uygulamanız için neye ihtiyacınız varsa o türden bir model, class ve veritabanı kullanın. **FastAPI**, dependency injection sistemiyle bunları destekler. + +## Kod boyutu { #code-size } + +Bu örnek biraz uzun görünebilir. Güvenlik, data model'ler, utility fonksiyonlar ve *path operation*'ları aynı dosyada bir araya getirdiğimizi unutmayın. + +Ama kritik nokta şu: + +Güvenlik ve dependency injection tarafını bir kez yazarsınız. + +İstediğiniz kadar karmaşık hâle getirebilirsiniz. Yine de hepsi tek bir yerde ve sadece bir kez yazılmış olur. Üstelik tüm esneklikle. + +Sonrasında aynı güvenlik sistemini kullanan binlerce endpoint (*path operation*) olabilir. + +Ve bunların hepsi (ya da istediğiniz bir kısmı) bu dependency'leri veya oluşturacağınız başka dependency'leri yeniden kullanmaktan faydalanabilir. + +Hatta bu binlerce *path operation* 3 satır kadar kısa olabilir: + +{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *} + +## Özet { #recap } + +Artık *path operation function* içinde mevcut kullanıcıyı doğrudan alabilirsiniz. + +Yolun yarısına geldik. + +Kullanıcının/istemcinin gerçekten `username` ve `password` göndermesini sağlayacak bir *path operation* eklememiz gerekiyor. + +Sırada bu var. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/security/index.md b/docs/tr/docs/tutorial/security/index.md new file mode 100644 index 000000000..a592db6df --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/security/index.md @@ -0,0 +1,106 @@ +# Güvenlik { #security } + +Güvenlik, authentication ve authorization’ı ele almanın birçok yolu vardır. + +Ve bu konu genellikle karmaşık ve "zor"dur. + +Birçok framework ve sistemde yalnızca security ve authentication’ı yönetmek bile ciddi miktarda emek ve kod gerektirir (çoğu durumda yazılan toplam kodun %50’si veya daha fazlası olabilir). + +**FastAPI**, tüm security spesifikasyonlarını baştan sona inceleyip öğrenmek zorunda kalmadan **Security** konusunu kolay, hızlı ve standart bir şekilde ele almanıza yardımcı olacak çeşitli araçlar sunar. + +Ama önce, küçük birkaç kavrama bakalım. + +## Acelem var? { #in-a-hurry } + +Bu terimlerin hiçbirini umursamıyorsanız ve sadece kullanıcı adı ve parola tabanlı authentication ile security’yi *hemen şimdi* eklemeniz gerekiyorsa, bir sonraki bölümlere geçin. + +## OAuth2 { #oauth2 } + +OAuth2, authentication ve authorization’ı yönetmek için çeşitli yöntemleri tanımlayan bir spesifikasyondur. + +Oldukça kapsamlı bir spesifikasyondur ve birkaç karmaşık use case’i kapsar. + +"Üçüncü taraf" kullanarak authentication yapmanın yollarını da içerir. + +"Facebook, Google, X (Twitter), GitHub ile giriş yap" bulunan sistemlerin arka planda kullandığı şey de budur. + +### OAuth 1 { #oauth-1 } + +OAuth 1 de vardı; OAuth2’den çok farklıdır ve daha karmaşıktır, çünkü iletişimi nasıl şifreleyeceğinize dair doğrudan spesifikasyonlar içeriyordu. + +Günümüzde pek popüler değildir veya pek kullanılmaz. + +OAuth2 ise iletişimin nasıl şifreleneceğini belirtmez; uygulamanızın HTTPS ile sunulmasını bekler. + +/// tip | İpucu + +**deployment** bölümünde Traefik ve Let's Encrypt kullanarak ücretsiz şekilde HTTPS’i nasıl kuracağınızı göreceksiniz. + +/// + +## OpenID Connect { #openid-connect } + +OpenID Connect, **OAuth2** tabanlı başka bir spesifikasyondur. + +OAuth2’de nispeten belirsiz kalan bazı noktaları tanımlayarak onu daha birlikte çalışabilir (interoperable) hâle getirmeye çalışır. + +Örneğin, Google ile giriş OpenID Connect kullanır (arka planda OAuth2 kullanır). + +Ancak Facebook ile giriş OpenID Connect’i desteklemez. Kendine özgü bir OAuth2 çeşidi vardır. + +### OpenID ("OpenID Connect" değil) { #openid-not-openid-connect } + +Bir de "OpenID" spesifikasyonu vardı. Bu da **OpenID Connect** ile aynı problemi çözmeye çalışıyordu ama OAuth2 tabanlı değildi. + +Dolayısıyla tamamen ayrı, ek bir sistemdi. + +Günümüzde pek popüler değildir veya pek kullanılmaz. + +## OpenAPI { #openapi } + +OpenAPI (önceden Swagger olarak biliniyordu), API’ler inşa etmek için açık spesifikasyondur (artık Linux Foundation’ın bir parçası). + +**FastAPI**, **OpenAPI** tabanlıdır. + +Bu sayede birden fazla otomatik etkileşimli dokümantasyon arayüzü, code generation vb. mümkün olur. + +OpenAPI, birden fazla security "scheme" tanımlamanın bir yolunu sunar. + +Bunları kullanarak, etkileşimli dokümantasyon sistemleri de dahil olmak üzere tüm bu standart tabanlı araçlardan faydalanabilirsiniz. + +OpenAPI şu security scheme’lerini tanımlar: + +* `apiKey`: uygulamaya özel bir anahtar; şuradan gelebilir: + * Bir query parameter. + * Bir header. + * Bir cookie. +* `http`: standart HTTP authentication sistemleri, örneğin: + * `bearer`: `Authorization` header’ı; değeri `Bearer ` + bir token olacak şekilde. Bu, OAuth2’den gelir. + * HTTP Basic authentication. + * HTTP Digest, vb. +* `oauth2`: OAuth2 ile security’yi yönetmenin tüm yolları ("flow" olarak adlandırılır). + * Bu flow’ların birçoğu, bir OAuth 2.0 authentication provider (Google, Facebook, X (Twitter), GitHub vb.) oluşturmak için uygundur: + * `implicit` + * `clientCredentials` + * `authorizationCode` + * Ancak, aynı uygulamanın içinde doğrudan authentication yönetmek için mükemmel şekilde kullanılabilecek özel bir "flow" vardır: + * `password`: sonraki bazı bölümlerde bunun örnekleri ele alınacak. +* `openIdConnect`: OAuth2 authentication verisinin otomatik olarak nasıl keşfedileceğini tanımlamanın bir yolunu sunar. + * Bu otomatik keşif, OpenID Connect spesifikasyonunda tanımlanan şeydir. + + +/// tip | İpucu + +Google, Facebook, X (Twitter), GitHub vb. gibi diğer authentication/authorization provider’larını entegre etmek de mümkündür ve nispeten kolaydır. + +En karmaşık kısım, bu tür bir authentication/authorization provider’ı inşa etmektir; ancak **FastAPI** ağır işleri sizin yerinize yaparken bunu kolayca yapabilmeniz için araçlar sunar. + +/// + +## **FastAPI** yardımcı araçları { #fastapi-utilities } + +FastAPI, `fastapi.security` modülünde bu security scheme’lerinin her biri için, bu mekanizmaları kullanmayı kolaylaştıran çeşitli araçlar sağlar. + +Sonraki bölümlerde, **FastAPI**’nin sunduğu bu araçları kullanarak API’nize nasıl security ekleyeceğinizi göreceksiniz. + +Ayrıca bunun etkileşimli dokümantasyon sistemine nasıl otomatik olarak entegre edildiğini de göreceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md b/docs/tr/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md new file mode 100644 index 000000000..716761157 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md @@ -0,0 +1,273 @@ +# Password ile OAuth2 (ve hashing), JWT token'ları ile Bearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens } + +Artık tüm security flow elimizde olduğuna göre, uygulamayı gerçekten güvenli hâle getirelim: JWT token'ları ve güvenli password hashing kullanacağız. + +Bu kodu uygulamanızda gerçekten kullanabilirsiniz; password hash'lerini veritabanınıza kaydedebilirsiniz, vb. + +Bir önceki bölümde bıraktığımız yerden başlayıp üzerine ekleyerek ilerleyeceğiz. + +## JWT Hakkında { #about-jwt } + +JWT, "JSON Web Tokens" anlamına gelir. + +Bir JSON nesnesini, boşluk içermeyen uzun ve yoğun bir string'e kodlamak için kullanılan bir standarttır. Şuna benzer: + +``` +eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c +``` + +Şifrelenmiş değildir; yani herkes içeriğindeki bilgiyi geri çıkarabilir. + +Ancak imzalanmıştır. Bu yüzden, sizin ürettiğiniz bir token'ı aldığınızda, gerçekten onu sizin ürettiğinizi doğrulayabilirsiniz. + +Bu şekilde, örneğin 1 haftalık süre sonu (expiration) olan bir token oluşturabilirsiniz. Sonra kullanıcı ertesi gün token ile geri geldiğinde, kullanıcının hâlâ sisteminizde oturum açmış olduğunu bilirsiniz. + +Bir hafta sonra token'ın süresi dolar; kullanıcı yetkilendirilmez ve yeni bir token almak için tekrar giriş yapmak zorunda kalır. Ayrıca kullanıcı (veya üçüncü bir taraf) token'ı değiştirip süre sonunu farklı göstermek isterse bunu tespit edebilirsiniz; çünkü imzalar eşleşmez. + +JWT token'larıyla oynayıp nasıl çalıştıklarını görmek isterseniz https://jwt.io adresine bakın. + +## `PyJWT` Kurulumu { #install-pyjwt } + +Python'da JWT token'larını üretmek ve doğrulamak için `PyJWT` kurmamız gerekiyor. + +Bir [virtual environment](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan emin olun, aktif edin ve ardından `pyjwt` kurun: + +
+ +```console +$ pip install pyjwt + +---> 100% +``` + +
+ +/// info | Bilgi + +RSA veya ECDSA gibi dijital imza algoritmaları kullanmayı planlıyorsanız, `pyjwt[crypto]` bağımlılığı olan `cryptography` kütüphanesini kurmalısınız. + +Daha fazla bilgi için PyJWT Installation docs sayfasını okuyabilirsiniz. + +/// + +## Password hashing { #password-hashing } + +"Hashing", bazı içerikleri (bu örnekte bir password) anlamsız görünen bir bayt dizisine (pratikte bir string) dönüştürmek demektir. + +Aynı içeriği (aynı password'ü) her seferinde verirseniz, her seferinde aynı anlamsız çıktıyı elde edersiniz. + +Ancak bu anlamsız çıktıdan geri password'e dönüştürme yapılamaz. + +### Neden password hashing kullanılır { #why-use-password-hashing } + +Veritabanınız çalınırsa, hırsız kullanıcılarınızın düz metin (plaintext) password'lerini değil, sadece hash'leri elde eder. + +Dolayısıyla, o password'ü başka bir sistemde denemek kolay olmaz (pek çok kullanıcı her yerde aynı password'ü kullandığı için bu tehlikeli olurdu). + +## `pwdlib` Kurulumu { #install-pwdlib } + +pwdlib, password hash'leriyle çalışmak için çok iyi bir Python paketidir. + +Birçok güvenli hashing algoritmasını ve bunlarla çalışmak için yardımcı araçları destekler. + +Önerilen algoritma "Argon2"dir. + +Bir [virtual environment](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan emin olun, aktif edin ve sonra Argon2 ile birlikte pwdlib'i kurun: + +
+ +```console +$ pip install "pwdlib[argon2]" + +---> 100% +``` + +
+ +/// tip | İpucu + +`pwdlib` ile, **Django** tarafından oluşturulmuş password'leri, bir **Flask** security eklentisinin ürettiklerini veya başka birçok kaynaktan gelen password'leri okuyabilecek şekilde bile yapılandırabilirsiniz. + +Böylece örneğin bir Django uygulamasındaki verileri aynı veritabanında bir FastAPI uygulamasıyla paylaşabilirsiniz. Ya da aynı veritabanını kullanarak bir Django uygulamasını kademeli şekilde taşıyabilirsiniz. + +Ayrıca kullanıcılarınız, aynı anda hem Django uygulamanızdan hem de **FastAPI** uygulamanızdan login olabilir. + +/// + +## Password'leri hash'leme ve doğrulama { #hash-and-verify-the-passwords } + +Gerekli araçları `pwdlib` içinden import edelim. + +Önerilen ayarlarla bir PasswordHash instance'ı oluşturalım; bunu password'leri hash'lemek ve doğrulamak için kullanacağız. + +/// tip | İpucu + +pwdlib, bcrypt hashing algoritmasını da destekler; ancak legacy algoritmaları içermez. Eski hash'lerle çalışmak için passlib kütüphanesini kullanmanız önerilir. + +Örneğin, başka bir sistemin (Django gibi) ürettiği password'leri okuyup doğrulayabilir, ancak yeni password'leri Argon2 veya Bcrypt gibi farklı bir algoritmayla hash'leyebilirsiniz. + +Ve aynı anda hepsiyle uyumlu kalabilirsiniz. + +/// + +Kullanıcıdan gelen password'ü hash'lemek için bir yardımcı (utility) fonksiyon oluşturalım. + +Sonra, alınan password'ün kayıttaki hash ile eşleşip eşleşmediğini doğrulayan başka bir yardımcı fonksiyon yazalım. + +Bir tane de kullanıcıyı authenticate edip geri döndüren bir yardımcı fonksiyon ekleyelim. + +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[8,49,56:57,60:61,70:76] *} + +/// note | Not + +Yeni (sahte) veritabanı `fake_users_db`'ye bakarsanız, hash'lenmiş password'ün artık nasıl göründüğünü görebilirsiniz: `"$argon2id$v=19$m=65536,t=3,p=4$wagCPXjifgvUFBzq4hqe3w$CYaIb8sB+wtD+Vu/P4uod1+Qof8h+1g7bbDlBID48Rc"`. + +/// + +## JWT token'larını yönetme { #handle-jwt-tokens } + +Kurulu modülleri import edelim. + +JWT token'larını imzalamak için kullanılacak rastgele bir secret key oluşturalım. + +Güvenli, rastgele bir secret key üretmek için şu komutu kullanın: + +
+ +```console +$ openssl rand -hex 32 + +09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7 +``` + +
+ +Çıktıyı `SECRET_KEY` değişkenine kopyalayın (örnektekini kullanmayın). + +JWT token'ını imzalamak için kullanılan algoritmayı tutacak `ALGORITHM` adlı bir değişken oluşturup değerini `"HS256"` yapın. + +Token'ın süre sonu (expiration) için bir değişken oluşturun. + +Response için token endpoint'inde kullanılacak bir Pydantic Model tanımlayın. + +Yeni bir access token üretmek için bir yardımcı fonksiyon oluşturun. + +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[4,7,13:15,29:31,79:87] *} + +## Dependency'leri güncelleme { #update-the-dependencies } + +`get_current_user` fonksiyonunu, öncekiyle aynı token'ı alacak şekilde güncelleyelim; ancak bu sefer JWT token'larını kullanacağız. + +Gelen token'ı decode edin, doğrulayın ve mevcut kullanıcıyı döndürün. + +Token geçersizse, hemen bir HTTP hatası döndürün. + +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[90:107] *} + +## `/token` *path operation*'ını güncelleme { #update-the-token-path-operation } + +Token'ın süre sonu için bir `timedelta` oluşturun. + +Gerçek bir JWT access token üretip döndürün. + +{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[118:133] *} + +### JWT "subject" `sub` Hakkında Teknik Detaylar { #technical-details-about-the-jwt-subject-sub } + +JWT spesifikasyonu, token'ın konusu (subject) için `sub` adlı bir anahtar olduğunu söyler. + +Bunu kullanmak zorunlu değildir; ancak kullanıcı kimliğini koymak için uygun yer burasıdır, bu yüzden burada onu kullanıyoruz. + +JWT, sadece bir kullanıcıyı tanımlamak ve API'nizde doğrudan işlem yapmasına izin vermek dışında başka amaçlarla da kullanılabilir. + +Örneğin bir "araba"yı veya bir "blog post"u tanımlayabilirsiniz. + +Sonra o varlık için izinler ekleyebilirsiniz; örneğin (araba için) "drive" ya da (blog için) "edit". + +Ardından bu JWT token'ını bir kullanıcıya (veya bot'a) verebilirsiniz; onlar da, hesapları olmasına bile gerek kalmadan, sadece API'nizin bunun için ürettiği JWT token'ıyla bu aksiyonları gerçekleştirebilir (arabayı sürmek veya blog post'u düzenlemek gibi). + +Bu fikirlerle JWT, çok daha gelişmiş senaryolarda kullanılabilir. + +Bu durumlarda, birden fazla varlığın aynı ID'ye sahip olması mümkündür; örneğin `foo` (kullanıcı `foo`, araba `foo`, blog post `foo`). + +Dolayısıyla ID çakışmalarını önlemek için, kullanıcı için JWT token oluştururken `sub` anahtarının değerine bir önek ekleyebilirsiniz; örneğin `username:`. Bu örnekte `sub` değeri şöyle olabilirdi: `username:johndoe`. + +Unutmamanız gereken önemli nokta şudur: `sub` anahtarı, tüm uygulama genelinde benzersiz bir tanımlayıcı olmalı ve string olmalıdır. + +## Kontrol Edelim { #check-it } + +Server'ı çalıştırın ve docs'a gidin: http://127.0.0.1:8000/docs. + +Şuna benzer bir arayüz göreceksiniz: + + + +Uygulamayı, öncekiyle aynı şekilde authorize edin. + +Şu kimlik bilgilerini kullanarak: + +Username: `johndoe` +Password: `secret` + +/// check | Ek bilgi + +Kodun hiçbir yerinde düz metin password "`secret`" yok; sadece hash'lenmiş hâli var. + +/// + + + +`/users/me/` endpoint'ini çağırın; response şöyle olacaktır: + +```JSON +{ + "username": "johndoe", + "email": "johndoe@example.com", + "full_name": "John Doe", + "disabled": false +} +``` + + + +Developer tools'u açarsanız, gönderilen verinin sadece token'ı içerdiğini görebilirsiniz. Password sadece kullanıcıyı authenticate edip access token almak için yapılan ilk request'te gönderilir, sonrasında gönderilmez: + + + +/// note | Not + +`Authorization` header'ına dikkat edin; değeri `Bearer ` ile başlıyor. + +/// + +## `scopes` ile İleri Seviye Kullanım { #advanced-usage-with-scopes } + +OAuth2'nin "scopes" kavramı vardır. + +Bunları kullanarak bir JWT token'a belirli bir izin seti ekleyebilirsiniz. + +Sonra bu token'ı bir kullanıcıya doğrudan veya bir üçüncü tarafa verip, API'nizle belirli kısıtlarla etkileşime girmesini sağlayabilirsiniz. + +Nasıl kullanıldıklarını ve **FastAPI** ile nasıl entegre olduklarını, ileride **Advanced User Guide** içinde öğreneceksiniz. + +## Özet { #recap } + +Şimdiye kadar gördüklerinizle, OAuth2 ve JWT gibi standartları kullanarak güvenli bir **FastAPI** uygulaması kurabilirsiniz. + +Neredeyse her framework'te security'yi ele almak oldukça hızlı bir şekilde karmaşık bir konu hâline gelir. + +Bunu çok basitleştiren birçok paket, veri modeli, veritabanı ve mevcut özelliklerle ilgili pek çok ödün vermek zorunda kalır. Hatta bazıları işi aşırı basitleştirirken arka planda güvenlik açıkları da barındırır. + +--- + +**FastAPI**, hiçbir veritabanı, veri modeli veya araç konusunda ödün vermez. + +Projenize en uygun olanları seçebilmeniz için size tam esneklik sağlar. + +Ayrıca `pwdlib` ve `PyJWT` gibi iyi bakımı yapılan ve yaygın kullanılan paketleri doğrudan kullanabilirsiniz; çünkü **FastAPI**, haricî paketleri entegre etmek için karmaşık mekanizmalara ihtiyaç duymaz. + +Buna rağmen, esneklikten, sağlamlıktan veya güvenlikten ödün vermeden süreci mümkün olduğunca basitleştiren araçları sağlar. + +Ve OAuth2 gibi güvenli, standart protokolleri nispeten basit bir şekilde kullanabilir ve uygulayabilirsiniz. + +Aynı standartları izleyerek, daha ince taneli (fine-grained) bir izin sistemi için OAuth2 "scopes" kullanımını **Advanced User Guide** içinde daha detaylı öğrenebilirsiniz. Scopes'lu OAuth2; Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) vb. pek çok büyük kimlik doğrulama sağlayıcısının, üçüncü taraf uygulamaların kullanıcıları adına API'leriyle etkileşebilmesine izin vermek için kullandığı mekanizmadır. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md b/docs/tr/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md new file mode 100644 index 000000000..88efd98e5 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md @@ -0,0 +1,289 @@ +# Password ve Bearer ile Basit OAuth2 { #simple-oauth2-with-password-and-bearer } + +Şimdi önceki bölümün üzerine inşa edip, eksik parçaları ekleyerek tam bir güvenlik akışı oluşturalım. + +## `username` ve `password`’ü Alma { #get-the-username-and-password } + +`username` ve `password`’ü almak için **FastAPI** security yardımcı araçlarını kullanacağız. + +OAuth2, (bizim kullandığımız) "password flow" kullanılırken client/kullanıcının form verisi olarak `username` ve `password` alanlarını göndermesi gerektiğini belirtir. + +Ayrıca spesifikasyon, bu alanların adlarının tam olarak böyle olması gerektiğini söyler. Yani `user-name` veya `email` işe yaramaz. + +Ancak merak etmeyin, frontend’de son kullanıcılarınıza dilediğiniz gibi gösterebilirsiniz. + +Veritabanı model(ler)inizde de istediğiniz başka isimleri kullanabilirsiniz. + +Fakat login *path operation*’ı için, spesifikasyonla uyumlu olmak (ve örneğin entegre API dokümantasyon sistemini kullanabilmek) adına bu isimleri kullanmamız gerekiyor. + +Spesifikasyon ayrıca `username` ve `password`’ün form verisi olarak gönderilmesi gerektiğini de söyler (yani burada JSON yok). + +### `scope` { #scope } + +Spesifikasyon, client’ın "`scope`" adlı başka bir form alanı da gönderebileceğini söyler. + +Form alanının adı `scope`’tur (tekil), ama aslında boşluklarla ayrılmış "scope"’lardan oluşan uzun bir string’dir. + +Her bir "scope" sadece bir string’dir (boşluk içermez). + +Genelde belirli güvenlik izinlerini (permission) belirtmek için kullanılırlar, örneğin: + +* `users:read` veya `users:write` yaygın örneklerdir. +* `instagram_basic` Facebook / Instagram tarafından kullanılır. +* `https://www.googleapis.com/auth/drive` Google tarafından kullanılır. + +/// info | Bilgi + +OAuth2’de bir "scope", gerekli olan belirli bir izni ifade eden basit bir string’dir. + +`:` gibi başka karakterler içermesi veya URL olması önemli değildir. + +Bu detaylar implementasyon’a özeldir. + +OAuth2 açısından bunlar sadece string’lerdir. + +/// + +## `username` ve `password`’ü Almak İçin Kod { #code-to-get-the-username-and-password } + +Şimdi bunu yönetmek için **FastAPI**’nin sağladığı araçları kullanalım. + +### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform } + +Önce `OAuth2PasswordRequestForm`’u import edin ve `/token` için *path operation* içinde `Depends` ile dependency olarak kullanın: + +{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *} + +`OAuth2PasswordRequestForm`, şu alanları içeren bir form body tanımlayan bir class dependency’sidir: + +* `username`. +* `password`. +* Boşlukla ayrılmış string’lerden oluşan büyük bir string olarak opsiyonel `scope` alanı. +* Opsiyonel `grant_type`. + +/// tip | İpucu + +OAuth2 spesifikasyonu aslında `grant_type` alanını sabit bir `password` değeriyle *zorunlu kılar*, ancak `OAuth2PasswordRequestForm` bunu zorlamaz. + +Bunu zorlamak istiyorsanız, `OAuth2PasswordRequestForm` yerine `OAuth2PasswordRequestFormStrict` kullanın. + +/// + +* Opsiyonel `client_id` (bu örnekte ihtiyacımız yok). +* Opsiyonel `client_secret` (bu örnekte ihtiyacımız yok). + +/// info | Bilgi + +`OAuth2PasswordRequestForm`, `OAuth2PasswordBearer` gibi **FastAPI**’ye özel “özel bir sınıf” değildir. + +`OAuth2PasswordBearer`, bunun bir security scheme olduğunu **FastAPI**’ye bildirir. Bu yüzden OpenAPI’ye o şekilde eklenir. + +Ama `OAuth2PasswordRequestForm` sadece bir class dependency’dir; bunu kendiniz de yazabilirdiniz ya da doğrudan `Form` parametreleri tanımlayabilirdiniz. + +Fakat çok yaygın bir kullanım olduğu için **FastAPI** bunu işleri kolaylaştırmak adına doğrudan sağlar. + +/// + +### Form Verisini Kullanma { #use-the-form-data } + +/// tip | İpucu + +`OAuth2PasswordRequestForm` dependency class’ının instance’ında boşluklarla ayrılmış uzun string olarak bir `scope` attribute’u olmaz; bunun yerine gönderilen her scope için gerçek string listesini içeren `scopes` attribute’u olur. + +Bu örnekte `scopes` kullanmıyoruz, ama ihtiyacınız olursa bu özellik hazır. + +/// + +Şimdi form alanındaki `username`’i kullanarak (sahte) veritabanından kullanıcı verisini alın. + +Böyle bir kullanıcı yoksa, "Incorrect username or password" diyerek bir hata döndürelim. + +Hata için `HTTPException` exception’ını kullanıyoruz: + +{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *} + +### Password’ü Kontrol Etme { #check-the-password } + +Bu noktada veritabanından kullanıcı verisine sahibiz, ancak password’ü henüz kontrol etmedik. + +Önce bu veriyi Pydantic `UserInDB` modeline koyalım. + +Asla düz metin (plaintext) password kaydetmemelisiniz; bu yüzden (sahte) password hashing sistemini kullanacağız. + +Password’ler eşleşmezse, aynı hatayı döndürürüz. + +#### Password hashing { #password-hashing } + +"Hashing" şudur: bir içeriği (bu örnekte password) anlaşılmaz görünen bayt dizisine (yani bir string’e) dönüştürmek. + +Aynı içeriği (aynı password’ü) her verdiğinizde, birebir aynı anlamsız görünen çıktıyı elde edersiniz. + +Ama bu anlamsız çıktıyı tekrar password’e geri çeviremezsiniz. + +##### Neden password hashing kullanılır { #why-use-password-hashing } + +Veritabanınız çalınırsa, hırsız kullanıcılarınızın düz metin password’lerine değil, sadece hash’lere sahip olur. + +Dolayısıyla hırsız, aynı password’leri başka bir sistemde denemeye çalışamaz (birçok kullanıcı her yerde aynı password’ü kullandığı için bu tehlikeli olurdu). + +{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *} + +#### `**user_dict` Hakkında { #about-user-dict } + +`UserInDB(**user_dict)` şu anlama gelir: + +*`user_dict` içindeki key ve value’ları doğrudan key-value argümanları olarak geçir; şu ifadeyle eşdeğerdir:* + +```Python +UserInDB( + username = user_dict["username"], + email = user_dict["email"], + full_name = user_dict["full_name"], + disabled = user_dict["disabled"], + hashed_password = user_dict["hashed_password"], +) +``` + +/// info | Bilgi + +`**user_dict` için daha kapsamlı bir açıklama için [**Extra Models** dokümantasyonundaki ilgili bölüme](../extra-models.md#about-user-in-dict){.internal-link target=_blank} geri dönüp bakın. + +/// + +## Token’ı Döndürme { #return-the-token } + +`token` endpoint’inin response’u bir JSON object olmalıdır. + +Bir `token_type` içermelidir. Biz "Bearer" token’ları kullandığımız için token type "`bearer`" olmalıdır. + +Ayrıca `access_token` içermelidir; bunun değeri access token’ımızı içeren bir string olmalıdır. + +Bu basit örnekte tamamen güvensiz davranıp token olarak aynı `username`’i döndüreceğiz. + +/// tip | İpucu + +Bir sonraki bölümde, password hashing ve JWT token’ları ile gerçekten güvenli bir implementasyon göreceksiniz. + +Ama şimdilik ihtiyacımız olan spesifik detaylara odaklanalım. + +/// + +{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *} + +/// tip | İpucu + +Spesifikasyona göre, bu örnekteki gibi `access_token` ve `token_type` içeren bir JSON döndürmelisiniz. + +Bunu kendi kodunuzda kendiniz yapmalı ve bu JSON key’lerini kullandığınızdan emin olmalısınız. + +Spesifikasyonlara uyum için, doğru yapmanız gereken neredeyse tek şey budur. + +Geri kalanını **FastAPI** sizin yerinize yönetir. + +/// + +## Dependency’leri Güncelleme { #update-the-dependencies } + +Şimdi dependency’lerimizi güncelleyeceğiz. + +`current_user`’ı *sadece* kullanıcı aktifse almak istiyoruz. + +Bu yüzden, `get_current_user`’ı dependency olarak kullanan ek bir dependency olan `get_current_active_user`’ı oluşturuyoruz. + +Bu iki dependency de kullanıcı yoksa veya pasifse sadece HTTP hatası döndürecek. + +Dolayısıyla endpoint’imizde kullanıcıyı ancak kullanıcı varsa, doğru şekilde authenticate edildiyse ve aktifse alacağız: + +{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *} + +/// info | Bilgi + +Burada `Bearer` değerine sahip ek `WWW-Authenticate` header’ını döndürmemiz de spesifikasyonun bir parçasıdır. + +Herhangi bir HTTP (hata) durum kodu 401 "UNAUTHORIZED", ayrıca `WWW-Authenticate` header’ı da döndürmelidir. + +Bearer token’lar (bizim durumumuz) için bu header’ın değeri `Bearer` olmalıdır. + +Aslında bu ekstra header’ı atlayabilirsiniz, yine de çalışır. + +Ama spesifikasyonlara uyumlu olması için burada eklenmiştir. + +Ayrıca, bunu bekleyen ve kullanan araçlar olabilir (şimdi veya ileride) ve bu da sizin ya da kullanıcılarınız için faydalı olabilir. + +Standartların faydası da bu... + +/// + +## Çalışır Halini Görün { #see-it-in-action } + +Etkileşimli dokümanları açın: http://127.0.0.1:8000/docs. + +### Authenticate Olma { #authenticate } + +"Authorize" butonuna tıklayın. + +Şu bilgileri kullanın: + +User: `johndoe` + +Password: `secret` + + + +Sistemde authenticate olduktan sonra şöyle görürsünüz: + + + +### Kendi Kullanıcı Verinizi Alma { #get-your-own-user-data } + +Şimdi `/users/me` path’inde `GET` operasyonunu kullanın. + +Kullanıcınızın verisini şöyle alırsınız: + +```JSON +{ + "username": "johndoe", + "email": "johndoe@example.com", + "full_name": "John Doe", + "disabled": false, + "hashed_password": "fakehashedsecret" +} +``` + + + +Kilit ikonuna tıklayıp logout olursanız ve sonra aynı operasyonu tekrar denerseniz, şu şekilde bir HTTP 401 hatası alırsınız: + +```JSON +{ + "detail": "Not authenticated" +} +``` + +### Pasif Kullanıcı { #inactive-user } + +Şimdi pasif bir kullanıcıyla deneyin; şu bilgilerle authenticate olun: + +User: `alice` + +Password: `secret2` + +Ve `/users/me` path’inde `GET` operasyonunu kullanmayı deneyin. + +Şöyle bir "Inactive user" hatası alırsınız: + +```JSON +{ + "detail": "Inactive user" +} +``` + +## Özet { #recap } + +Artık API’niz için `username` ve `password` tabanlı, eksiksiz bir güvenlik sistemi implement etmek için gerekli araçlara sahipsiniz. + +Bu araçlarla güvenlik sistemini herhangi bir veritabanıyla ve herhangi bir user veya veri modeliyle uyumlu hale getirebilirsiniz. + +Eksik kalan tek detay, bunun henüz gerçekten "güvenli" olmamasıdır. + +Bir sonraki bölümde güvenli bir password hashing kütüphanesini ve JWT token’larını nasıl kullanacağınızı göreceksiniz. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/sql-databases.md b/docs/tr/docs/tutorial/sql-databases.md new file mode 100644 index 000000000..e1638cb04 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/sql-databases.md @@ -0,0 +1,357 @@ +# SQL (İlişkisel) Veritabanları { #sql-relational-databases } + +**FastAPI**, SQL (ilişkisel) bir veritabanı kullanmanızı zorunlu kılmaz. Ancak isterseniz **istediğiniz herhangi bir veritabanını** kullanabilirsiniz. + +Burada SQLModel kullanarak bir örnek göreceğiz. + +**SQLModel**, SQLAlchemy ve Pydantic’in üzerine inşa edilmiştir. **FastAPI**’nin yazarı tarafından, **SQL veritabanları** kullanması gereken FastAPI uygulamalarıyla mükemmel uyum sağlaması için geliştirilmiştir. + +/// tip | İpucu + +İstediğiniz başka bir SQL veya NoSQL veritabanı kütüphanesini kullanabilirsiniz (bazı durumlarda "ORMs" olarak adlandırılır). FastAPI sizi hiçbir şeye zorlamaz. + +/// + +SQLModel, SQLAlchemy tabanlı olduğu için SQLAlchemy’nin **desteklediği herhangi bir veritabanını** kolayca kullanabilirsiniz (bu da SQLModel tarafından da desteklendikleri anlamına gelir), örneğin: + +* PostgreSQL +* MySQL +* SQLite +* Oracle +* Microsoft SQL Server, vb. + +Bu örnekte **SQLite** kullanacağız; çünkü tek bir dosya kullanır ve Python’da yerleşik desteği vardır. Yani bu örneği kopyalayıp olduğu gibi çalıştırabilirsiniz. + +Daha sonra, production uygulamanız için **PostgreSQL** gibi bir veritabanı sunucusu kullanmak isteyebilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Frontend ve daha fazla araçla birlikte **FastAPI** + **PostgreSQL** içeren resmi bir proje oluşturucu (project generator) var: https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template + +/// + +Bu çok basit ve kısa bir eğitimdir. Veritabanları genelinde, SQL hakkında veya daha ileri özellikler hakkında öğrenmek isterseniz SQLModel dokümantasyonuna gidin. + +## `SQLModel` Kurulumu { #install-sqlmodel } + +Önce [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan emin olun, aktive edin ve ardından `sqlmodel`’i yükleyin: + +
+ +```console +$ pip install sqlmodel +---> 100% +``` + +
+ +## Tek Model ile Uygulamayı Oluşturma { #create-the-app-with-a-single-model } + +Önce, tek bir **SQLModel** modeliyle uygulamanın en basit ilk sürümünü oluşturacağız. + +Aşağıda, **birden fazla model** kullanarak güvenliği ve esnekliği artırıp geliştireceğiz. + +### Modelleri Oluşturma { #create-models } + +`SQLModel`’i import edin ve bir veritabanı modeli oluşturun: + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *} + +`Hero` sınıfı, bir Pydantic modeline çok benzer (hatta altta aslında *bir Pydantic modelidir*). + +Birkaç fark var: + +* `table=True`, SQLModel’e bunun bir *table model* olduğunu söyler; SQL veritabanında bir **table**’ı temsil etmelidir, sadece bir *data model* değildir (diğer normal Pydantic sınıflarında olduğu gibi). + +* `Field(primary_key=True)`, SQLModel’e `id`’nin SQL veritabanındaki **primary key** olduğunu söyler (SQL primary key’leri hakkında daha fazlasını SQLModel dokümantasyonunda öğrenebilirsiniz). + + **Not:** primary key alanı için `int | None` kullanıyoruz; böylece Python kodunda *`id` olmadan bir nesne oluşturabiliriz* (`id=None`) ve veritabanının *kaydederken bunu üreteceğini* varsayarız. SQLModel, veritabanının `id` sağlayacağını anlar ve *veritabanı şemasında sütunu null olamayan bir `INTEGER`* olarak tanımlar. Detaylar için primary key’ler hakkında SQLModel dokümantasyonuna bakın. + +* `Field(index=True)`, SQLModel’e bu sütun için bir **SQL index** oluşturmasını söyler; bu da bu sütuna göre filtrelenmiş verileri okurken veritabanında daha hızlı arama yapılmasını sağlar. + + SQLModel, `str` olarak tanımlanan bir şeyin SQL tarafında `TEXT` (veya veritabanına bağlı olarak `VARCHAR`) tipinde bir sütun olacağını bilir. + +### Engine Oluşturma { #create-an-engine } + +Bir SQLModel `engine`’i (altta aslında bir SQLAlchemy `engine`’idir) veritabanına olan **bağlantıları tutan** yapıdır. + +Tüm kodunuzun aynı veritabanına bağlanması için **tek bir `engine` nesnesi** kullanırsınız. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *} + +`check_same_thread=False` kullanmak, FastAPI’nin aynı SQLite veritabanını farklı thread’lerde kullanmasına izin verir. Bu gereklidir; çünkü **tek bir request** **birden fazla thread** kullanabilir (örneğin dependency’lerde). + +Merak etmeyin; kodun yapısı gereği, ileride **her request için tek bir SQLModel *session*** kullandığımızdan emin olacağız. Zaten `check_same_thread` de temelde bunu mümkün kılmaya çalışır. + +### Table’ları Oluşturma { #create-the-tables } + +Sonra `SQLModel.metadata.create_all(engine)` kullanan bir fonksiyon ekleyerek tüm *table model*’ler için **table’ları oluştururuz**. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[21:22] hl[21:22] *} + +### Session Dependency’si Oluşturma { #create-a-session-dependency } + +Bir **`Session`**, **nesneleri memory’de** tutar ve verideki gerekli değişiklikleri takip eder; ardından veritabanıyla iletişim kurmak için **`engine` kullanır**. + +`yield` ile, her request için yeni bir `Session` sağlayacak bir FastAPI **dependency** oluşturacağız. Bu da her request’te tek session kullanmamızı garanti eder. + +Ardından bu dependency’yi kullanacak kodun geri kalanını sadeleştirmek için `Annotated` ile `SessionDep` dependency’sini oluştururuz. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[25:30] hl[25:27,30] *} + +### Startup’ta Veritabanı Table’larını Oluşturma { #create-database-tables-on-startup } + +Uygulama başlarken veritabanı table’larını oluşturacağız. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[32:37] hl[35:37] *} + +Burada bir uygulama startup event’inde table’ları oluşturuyoruz. + +Production’da büyük ihtimalle uygulamayı başlatmadan önce çalışan bir migration script’i kullanırsınız. + +/// tip | İpucu + +SQLModel, Alembic’i saran migration araçlarına sahip olacak; ancak şimdilik Alembic’i doğrudan kullanabilirsiniz. + +/// + +### Hero Oluşturma { #create-a-hero } + +Her SQLModel modeli aynı zamanda bir Pydantic modeli olduğu için, Pydantic modelleriyle kullanabildiğiniz **type annotation**’larda aynı şekilde kullanabilirsiniz. + +Örneğin `Hero` tipinde bir parametre tanımlarsanız, bu parametre **JSON body**’den okunur. + +Aynı şekilde, bunu fonksiyonun **return type**’ı olarak da tanımlayabilirsiniz; böylece verinin şekli otomatik API docs arayüzünde görünür. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *} + +Burada `SessionDep` dependency’sini (bir `Session`) kullanarak yeni `Hero`’yu `Session` instance’ına ekliyoruz, değişiklikleri veritabanına commit ediyoruz, `hero` içindeki veriyi refresh ediyoruz ve sonra geri döndürüyoruz. + +### Hero’ları Okuma { #read-heroes } + +`select()` kullanarak veritabanından `Hero`’ları **okuyabiliriz**. Sonuçları sayfalama (pagination) yapmak için `limit` ve `offset` ekleyebiliriz. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *} + +### Tek Bir Hero Okuma { #read-one-hero } + +Tek bir `Hero` **okuyabiliriz**. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[58:63] hl[60] *} + +### Hero Silme { #delete-a-hero } + +Bir `Hero`’yu **silebiliriz**. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[66:73] hl[71] *} + +### Uygulamayı Çalıştırma { #run-the-app } + +Uygulamayı çalıştırabilirsiniz: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +Sonra `/docs` arayüzüne gidin; **FastAPI**’nin API’yi **dokümante etmek** için bu **modelleri** kullandığını göreceksiniz. Ayrıca veriyi **serialize** ve **validate** etmek için de onları kullanacaktır. + +
+ +
+ +## Birden Fazla Model ile Uygulamayı Güncelleme { #update-the-app-with-multiple-models } + +Şimdi bu uygulamayı biraz **refactor** edelim ve **güvenliği** ile **esnekliği** artıralım. + +Önceki uygulamaya bakarsanız, UI’da şu ana kadar client’ın oluşturulacak `Hero`’nun `id` değerini belirlemesine izin verdiğini görebilirsiniz. + +Buna izin vermemeliyiz; DB’de zaten atanmış bir `id`’yi ezebilirler. `id` belirlemek **client** tarafından değil, **backend** veya **veritabanı** tarafından yapılmalıdır. + +Ayrıca hero için bir `secret_name` oluşturuyoruz ama şimdiye kadar her yerde geri döndürüyoruz; bu pek de **secret** sayılmaz... + +Bunları birkaç **ek model** ekleyerek düzelteceğiz. SQLModel’in parlayacağı yer de burası. + +### Birden Fazla Model Oluşturma { #create-multiple-models } + +**SQLModel**’de, `table=True` olan herhangi bir model sınıfı bir **table model**’dir. + +`table=True` olmayan her model sınıfı ise bir **data model**’dir; bunlar aslında sadece Pydantic modelleridir (bazı küçük ek özelliklerle). + +SQLModel ile **inheritance** kullanarak her durumda tüm alanları tekrar tekrar yazmaktan **kaçınabiliriz**. + +#### `HeroBase` - temel sınıf { #herobase-the-base-class } + +Önce tüm modeller tarafından **paylaşılan alanları** içeren bir `HeroBase` modeliyle başlayalım: + +* `name` +* `age` + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *} + +#### `Hero` - *table model* { #hero-the-table-model } + +Sonra gerçek *table model* olan `Hero`’yu, diğer modellerde her zaman bulunmayan **ek alanlarla** oluşturalım: + +* `id` +* `secret_name` + +`Hero`, `HeroBase`’ten miras aldığı için `HeroBase`’te tanımlanan alanlara da sahiptir. Dolayısıyla `Hero` için tüm alanlar: + +* `id` +* `name` +* `age` +* `secret_name` + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:14] hl[12:14] *} + +#### `HeroPublic` - public *data model* { #heropublic-the-public-data-model } + +Sonraki adımda `HeroPublic` modelini oluştururuz; bu model API client’larına **geri döndürülecek** modeldir. + +`HeroBase` ile aynı alanlara sahiptir; dolayısıyla `secret_name` içermez. + +Sonunda kahramanlarımızın kimliği korunmuş oldu! + +Ayrıca `id: int` alanını yeniden tanımlar. Bunu yaparak API client’larıyla bir **contract** (sözleşme) oluşturmuş oluruz; böylece `id` alanının her zaman var olacağını ve `int` olacağını (asla `None` olmayacağını) bilirler. + +/// tip | İpucu + +Return model’in bir değerin her zaman mevcut olduğunu ve her zaman `int` olduğunu (`None` değil) garanti etmesi API client’ları için çok faydalıdır; bu kesinlik sayesinde daha basit kod yazabilirler. + +Ayrıca **otomatik üretilen client**’ların arayüzleri de daha basit olur; böylece API’nizle çalışan geliştiriciler için süreç çok daha rahat olur. + +/// + +`HeroPublic` içindeki tüm alanlar `HeroBase` ile aynıdır; tek fark `id`’nin `int` olarak tanımlanmasıdır (`None` değil): + +* `id` +* `name` +* `age` + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:18] hl[17:18] *} + +#### `HeroCreate` - hero oluşturmak için *data model* { #herocreate-the-data-model-to-create-a-hero } + +Şimdi `HeroCreate` modelini oluştururuz; bu model client’tan gelen veriyi **validate** etmek için kullanılır. + +`HeroBase` ile aynı alanlara sahiptir ve ek olarak `secret_name` içerir. + +Artık client’lar **yeni bir hero oluştururken** `secret_name` gönderecek; bu değer veritabanında saklanacak, ancak API response’larında client’a geri döndürülmeyecek. + +/// tip | İpucu + +**Password**’ları bu şekilde ele alırsınız: alırsınız ama API’de geri döndürmezsiniz. + +Ayrıca password değerlerini saklamadan önce **hash** etmelisiniz; **asla plain text olarak saklamayın**. + +/// + +`HeroCreate` alanları: + +* `name` +* `age` +* `secret_name` + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:22] hl[21:22] *} + +#### `HeroUpdate` - hero güncellemek için *data model* { #heroupdate-the-data-model-to-update-a-hero } + +Uygulamanın önceki sürümünde bir hero’yu **güncellemenin** bir yolu yoktu; ancak artık **birden fazla model** ile bunu yapabiliriz. + +`HeroUpdate` *data model* biraz özeldir: yeni bir hero oluşturmak için gereken alanların **tamamına** sahiptir, ancak tüm alanlar **opsiyoneldir** (hepsinin bir default değeri vardır). Bu sayede hero güncellerken sadece güncellemek istediğiniz alanları gönderebilirsiniz. + +Tüm **alanlar aslında değiştiği** için (tip artık `None` içeriyor ve default değerleri `None` oluyor), onları **yeniden tanımlamamız** gerekir. + +Aslında `HeroBase`’ten miras almamız gerekmiyor; çünkü tüm alanları yeniden tanımlıyoruz. Tutarlılık için miras almayı bırakıyorum ama bu gerekli değil. Daha çok kişisel tercih meselesi. + +`HeroUpdate` alanları: + +* `name` +* `age` +* `secret_name` + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:28] hl[25:28] *} + +### `HeroCreate` ile Oluşturma ve `HeroPublic` Döndürme { #create-with-herocreate-and-return-a-heropublic } + +Artık **birden fazla model** olduğuna göre, onları kullanan uygulama kısımlarını güncelleyebiliriz. + +Request’te bir `HeroCreate` *data model* alırız ve bundan bir `Hero` *table model* oluştururuz. + +Bu yeni *table model* `Hero`, client’ın gönderdiği alanlara sahip olur ve ayrıca veritabanının ürettiği bir `id` alır. + +Sonra fonksiyondan bu *table model* `Hero`’yu olduğu gibi döndürürüz. Ancak `response_model`’i `HeroPublic` *data model* olarak belirlediğimiz için **FastAPI**, veriyi validate ve serialize etmek için `HeroPublic` kullanır. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[56:62] hl[56:58] *} + +/// tip | İpucu + +Burada **return type annotation** `-> HeroPublic` yerine `response_model=HeroPublic` kullanıyoruz; çünkü gerçekte döndürdüğümüz değer *bir* `HeroPublic` değil. + +Eğer `-> HeroPublic` yazsaydık, editörünüz ve linter’ınız (haklı olarak) `HeroPublic` yerine `Hero` döndürdüğünüz için şikayet edecekti. + +Bunu `response_model` içinde belirterek **FastAPI**’ye işini yapmasını söylüyoruz; type annotation’lara ve editörünüzün/diğer araçların sağladığı desteğe karışmamış oluyoruz. + +/// + +### `HeroPublic` ile Hero’ları Okuma { #read-heroes-with-heropublic } + +Daha öncekiyle aynı şekilde `Hero`’ları **okuyabiliriz**; yine `response_model=list[HeroPublic]` kullanarak verinin doğru biçimde validate ve serialize edilmesini garanti ederiz. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[65:72] hl[65] *} + +### `HeroPublic` ile Tek Bir Hero Okuma { #read-one-hero-with-heropublic } + +Tek bir hero’yu **okuyabiliriz**: + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[75:80] hl[77] *} + +### `HeroUpdate` ile Hero Güncelleme { #update-a-hero-with-heroupdate } + +Bir hero’yu **güncelleyebiliriz**. Bunun için HTTP `PATCH` operasyonu kullanırız. + +Kodda, client’ın gönderdiği tüm verilerle bir `dict` alırız; **yalnızca client’ın gönderdiği veriler**, yani sadece default değer oldukları için orada bulunan değerler hariç. Bunu yapmak için `exclude_unset=True` kullanırız. Asıl numara bu. + +Sonra `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` ile `hero_db`’yi `hero_data` içindeki verilerle güncelleriz. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[83:93] hl[83:84,88:89] *} + +### Hero’yu Tekrar Silme { #delete-a-hero-again } + +Bir hero’yu **silmek** büyük ölçüde aynı kalıyor. + +Bu örnekte her şeyi refactor etme isteğimizi bastıracağız. + +{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *} + +### Uygulamayı Tekrar Çalıştırma { #run-the-app-again } + +Uygulamayı tekrar çalıştırabilirsiniz: + +
+ +```console +$ fastapi dev main.py + +INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) +``` + +
+ +`/docs` API UI’a giderseniz artık güncellendiğini göreceksiniz; hero oluştururken client’tan `id` beklemeyecek, vb. + +
+ +
+ +## Özet { #recap } + +Bir SQL veritabanıyla etkileşim kurmak için **SQLModel** kullanabilir ve *data model* ile *table model* yaklaşımıyla kodu sadeleştirebilirsiniz. + +**SQLModel** dokümantasyonunda çok daha fazlasını öğrenebilirsiniz; **FastAPI** ile SQLModel kullanımı için daha uzun bir mini tutorial da bulunuyor. diff --git a/docs/tr/docs/tutorial/testing.md b/docs/tr/docs/tutorial/testing.md new file mode 100644 index 000000000..887156606 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/tutorial/testing.md @@ -0,0 +1,190 @@ +# Test Etme { #testing } + +Starlette sayesinde **FastAPI** uygulamalarını test etmek kolay ve keyiflidir. + +Temelde HTTPX üzerine kuruludur; HTTPX de Requests’i temel alarak tasarlandığı için oldukça tanıdık ve sezgiseldir. + +Bununla birlikte **FastAPI** ile pytest'i doğrudan kullanabilirsiniz. + +## `TestClient` Kullanımı { #using-testclient } + +/// info | Bilgi + +`TestClient` kullanmak için önce `httpx`'i kurun. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu aktifleştirdiğinizden ve sonra kurulumu yaptığınızdan emin olun; örneğin: + +```console +$ pip install httpx +``` + +/// + +`TestClient`'ı import edin. + +**FastAPI** uygulamanızı ona vererek bir `TestClient` oluşturun. + +Adı `test_` ile başlayan fonksiyonlar oluşturun (bu, `pytest`'in standart konvansiyonudur). + +`TestClient` nesnesini `httpx` ile kullandığınız şekilde kullanın. + +Kontrol etmeniz gereken şeyler için standart Python ifadeleriyle basit `assert` satırları yazın (bu da `pytest` standardıdır). + +{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *} + +/// tip | İpucu + +Test fonksiyonlarının `async def` değil, normal `def` olduğuna dikkat edin. + +Client'a yapılan çağrılar da `await` kullanılmadan, normal çağrılardır. + +Bu sayede `pytest`'i ek bir karmaşıklık olmadan doğrudan kullanabilirsiniz. + +/// + +/// note | Teknik Detaylar + +İsterseniz `from starlette.testclient import TestClient` da kullanabilirsiniz. + +**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.testclient`'ı `fastapi.testclient` üzerinden de sunar. Ancak asıl kaynak doğrudan Starlette'tır. + +/// + +/// tip | İpucu + +FastAPI uygulamanıza request göndermenin dışında testlerinizde `async` fonksiyonlar çağırmak istiyorsanız (örn. asenkron veritabanı fonksiyonları), ileri seviye bölümdeki [Async Tests](../advanced/async-tests.md){.internal-link target=_blank} dokümanına göz atın. + +/// + +## Testleri Ayırma { #separating-tests } + +Gerçek bir uygulamada testlerinizi büyük ihtimalle farklı bir dosyada tutarsınız. + +Ayrıca **FastAPI** uygulamanız birden fazla dosya/modül vb. ile de oluşturulmuş olabilir. + +### **FastAPI** Uygulama Dosyası { #fastapi-app-file } + +[Bigger Applications](bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}'te anlatılan şekilde bir dosya yapınız olduğunu varsayalım: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   └── main.py +``` + +`main.py` dosyasında **FastAPI** uygulamanız bulunuyor olsun: + +{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/main.py *} + +### Test Dosyası { #testing-file } + +Sonra testlerinizin olduğu bir `test_main.py` dosyanız olabilir. Bu dosya aynı Python package içinde (yani `__init__.py` dosyası olan aynı dizinde) durabilir: + +``` hl_lines="5" +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +│   └── test_main.py +``` + +Bu dosya aynı package içinde olduğu için, `main` modülünden (`main.py`) `app` nesnesini import etmek üzere relative import kullanabilirsiniz: + +{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/test_main.py hl[3] *} + +...ve test kodunu da öncekiyle aynı şekilde yazabilirsiniz. + +## Test Etme: Genişletilmiş Örnek { #testing-extended-example } + +Şimdi bu örneği genişletelim ve farklı parçaların nasıl test edildiğini görmek için daha fazla detay ekleyelim. + +### Genişletilmiş **FastAPI** Uygulama Dosyası { #extended-fastapi-app-file } + +Aynı dosya yapısıyla devam edelim: + +``` +. +├── app +│   ├── __init__.py +│   ├── main.py +│   └── test_main.py +``` + +Diyelim ki **FastAPI** uygulamanızın bulunduğu `main.py` dosyasında artık başka **path operations** da var. + +Hata döndürebilecek bir `GET` operation'ı var. + +Birden fazla farklı hata döndürebilecek bir `POST` operation'ı var. + +Her iki *path operation* da `X-Token` header'ını gerektiriyor. + +{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/main.py *} + +### Genişletilmiş Test Dosyası { #extended-testing-file } + +Sonrasında `test_main.py` dosyanızı genişletilmiş testlerle güncelleyebilirsiniz: + +{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *} + +Client'ın request içinde bir bilgi göndermesi gerektiğinde ve bunu nasıl yapacağınızı bilemediğinizde, `httpx` ile nasıl yapılacağını aratabilirsiniz (Google) ya da HTTPX’in tasarımı Requests’e dayandığı için `requests` ile nasıl yapıldığını da arayabilirsiniz. + +Sonra testlerinizde aynısını uygularsınız. + +Örn.: + +* Bir *path* veya *query* parametresi geçirmek için, URL’nin kendisine ekleyin. +* JSON body göndermek için, `json` parametresine bir Python nesnesi (örn. bir `dict`) verin. +* JSON yerine *Form Data* göndermeniz gerekiyorsa, bunun yerine `data` parametresini kullanın. +* *headers* göndermek için, `headers` parametresine bir `dict` verin. +* *cookies* için, `cookies` parametresine bir `dict` verin. + +Backend'e veri geçme hakkında daha fazla bilgi için (`httpx` veya `TestClient` kullanarak) HTTPX dokümantasyonu'na bakın. + +/// info | Bilgi + +`TestClient`'ın Pydantic model'lerini değil, JSON'a dönüştürülebilen verileri aldığını unutmayın. + +Testinizde bir Pydantic model'iniz varsa ve test sırasında verisini uygulamaya göndermek istiyorsanız, [JSON Compatible Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} içinde açıklanan `jsonable_encoder`'ı kullanabilirsiniz. + +/// + +## Çalıştırma { #run-it } + +Bundan sonra yapmanız gereken tek şey `pytest`'i kurmaktır. + +Bir [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} oluşturduğunuzdan, onu aktifleştirdiğinizden ve sonra kurulumu yaptığınızdan emin olun; örneğin: + +
+ +```console +$ pip install pytest + +---> 100% +``` + +
+ +Dosyaları ve testleri otomatik olarak bulur, çalıştırır ve sonuçları size raporlar. + +Testleri şu şekilde çalıştırın: + +
+ +```console +$ pytest + +================ test session starts ================ +platform linux -- Python 3.6.9, pytest-5.3.5, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 +rootdir: /home/user/code/superawesome-cli/app +plugins: forked-1.1.3, xdist-1.31.0, cov-2.8.1 +collected 6 items + +---> 100% + +test_main.py ...... [100%] + +================= 1 passed in 0.03s ================= +``` + +
diff --git a/docs/tr/docs/virtual-environments.md b/docs/tr/docs/virtual-environments.md new file mode 100644 index 000000000..cf7fab778 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/virtual-environments.md @@ -0,0 +1,862 @@ +# Virtual Environments { #virtual-environments } + +Python projeleriyle çalışırken, her proje için kurduğunuz package'leri birbirinden izole etmek adına büyük ihtimalle bir **virtual environment** (veya benzer bir mekanizma) kullanmalısınız. + +/// info | Bilgi + +Virtual environment'leri, nasıl oluşturulduklarını ve nasıl kullanıldıklarını zaten biliyorsanız bu bölümü atlamak isteyebilirsiniz. 🤓 + +/// + +/// tip | İpucu + +**Virtual environment**, **environment variable** ile aynı şey değildir. + +**Environment variable**, sistemde bulunan ve programların kullanabildiği bir değişkendir. + +**Virtual environment** ise içinde bazı dosyalar bulunan bir klasördür. + +/// + +/// info | Bilgi + +Bu sayfada **virtual environment**'leri nasıl kullanacağınızı ve nasıl çalıştıklarını öğreneceksiniz. + +Eğer Python'ı kurmak dahil her şeyi sizin yerinize yöneten bir **tool** kullanmaya hazırsanız, uv'yi deneyin. + +/// + +## Proje Oluşturun { #create-a-project } + +Önce projeniz için bir klasör oluşturun. + +Ben genelde home/user klasörümün içinde `code` adlı bir klasör oluştururum. + +Sonra bunun içinde her proje için ayrı bir klasör oluştururum. + +
+ +```console +// Go to the home directory +$ cd +// Create a directory for all your code projects +$ mkdir code +// Enter into that code directory +$ cd code +// Create a directory for this project +$ mkdir awesome-project +// Enter into that project directory +$ cd awesome-project +``` + +
+ +## Virtual Environment Oluşturun { #create-a-virtual-environment } + +Bir Python projesi üzerinde **ilk kez** çalışmaya başladığınızda, projenizin içinde **virtual environment** oluşturun. + +/// tip | İpucu + +Bunu her çalıştığınızda değil, **proje başına sadece bir kez** yapmanız yeterlidir. + +/// + +//// tab | `venv` + +Bir virtual environment oluşturmak için, Python ile birlikte gelen `venv` modülünü kullanabilirsiniz. + +
+ +```console +$ python -m venv .venv +``` + +
+ +/// details | Bu komut ne anlama geliyor + +* `python`: `python` adlı programı kullan +* `-m`: bir modülü script gibi çalıştır; bir sonraki kısımda hangi modül olduğunu söyleyeceğiz +* `venv`: normalde Python ile birlikte kurulu gelen `venv` modülünü kullan +* `.venv`: virtual environment'i yeni `.venv` klasörünün içine oluştur + +/// + +//// + +//// tab | `uv` + +Eğer `uv` kuruluysa, onunla da virtual environment oluşturabilirsiniz. + +
+ +```console +$ uv venv +``` + +
+ +/// tip | İpucu + +Varsayılan olarak `uv`, `.venv` adlı bir klasörde virtual environment oluşturur. + +Ancak ek bir argümanla klasör adını vererek bunu özelleştirebilirsiniz. + +/// + +//// + +Bu komut `.venv` adlı bir klasörün içinde yeni bir virtual environment oluşturur. + +/// details | `.venv` veya başka bir ad + +Virtual environment'i başka bir klasörde de oluşturabilirsiniz; ancak buna `.venv` demek yaygın bir konvansiyondur. + +/// + +## Virtual Environment'i Aktif Edin { #activate-the-virtual-environment } + +Oluşturduğunuz virtual environment'i aktif edin; böylece çalıştırdığınız her Python komutu veya kurduğunuz her package onu kullanır. + +/// tip | İpucu + +Projede çalışmak için **yeni bir terminal oturumu** başlattığınız **her seferinde** bunu yapın. + +/// + +//// tab | Linux, macOS + +
+ +```console +$ source .venv/bin/activate +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows PowerShell + +
+ +```console +$ .venv\Scripts\Activate.ps1 +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows Bash + +Ya da Windows'ta Bash kullanıyorsanız (örn. Git Bash): + +
+ +```console +$ source .venv/Scripts/activate +``` + +
+ +//// + +/// tip | İpucu + +Bu environment'e **yeni bir package** kurduğunuz her seferinde environment'i yeniden **aktif edin**. + +Böylece, o package'in kurduğu bir **terminal (CLI) programı** kullanıyorsanız, global olarak kurulu (ve muhtemelen ihtiyacınız olandan farklı bir versiyona sahip) başka bir program yerine, virtual environment'inizdeki programı kullanmış olursunuz. + +/// + +## Virtual Environment'in Aktif Olduğunu Kontrol Edin { #check-the-virtual-environment-is-active } + +Virtual environment'in aktif olduğunu (bir önceki komutun çalıştığını) kontrol edin. + +/// tip | İpucu + +Bu **opsiyoneldir**; ancak her şeyin beklendiği gibi çalıştığını ve hedeflediğiniz virtual environment'i kullandığınızı **kontrol etmek** için iyi bir yöntemdir. + +/// + +//// tab | Linux, macOS, Windows Bash + +
+ +```console +$ which python + +/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python +``` + +
+ +Eğer `python` binary'sini projenizin içinde (bu örnekte `awesome-project`) `.venv/bin/python` yolunda gösteriyorsa, tamamdır. 🎉 + +//// + +//// tab | Windows PowerShell + +
+ +```console +$ Get-Command python + +C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python +``` + +
+ +Eğer `python` binary'sini projenizin içinde (bu örnekte `awesome-project`) `.venv\Scripts\python` yolunda gösteriyorsa, tamamdır. 🎉 + +//// + +## `pip`'i Yükseltin { #upgrade-pip } + +/// tip | İpucu + +`uv` kullanıyorsanız, `pip` yerine onunla kurulum yaparsınız; dolayısıyla `pip`'i yükseltmeniz gerekmez. 😎 + +/// + +Package'leri kurmak için `pip` kullanıyorsanız (Python ile varsayılan olarak gelir), en güncel sürüme **yükseltmeniz** gerekir. + +Bir package kurarken görülen birçok garip hata, önce `pip`'i yükseltince çözülür. + +/// tip | İpucu + +Bunu genelde virtual environment'i oluşturduktan hemen sonra **bir kez** yaparsınız. + +/// + +Virtual environment'in aktif olduğundan emin olun (yukarıdaki komutla) ve sonra şunu çalıştırın: + +
+ +```console +$ python -m pip install --upgrade pip + +---> 100% +``` + +
+ +/// tip | İpucu + +Bazen pip'i yükseltmeye çalışırken **`No module named pip`** hatası alabilirsiniz. + +Böyle olursa, aşağıdaki komutla pip'i kurup yükseltin: + +
+ +```console +$ python -m ensurepip --upgrade + +---> 100% +``` + +
+ +Bu komut pip kurulu değilse kurar ve ayrıca kurulu pip sürümünün `ensurepip` içinde bulunan sürüm kadar güncel olmasını garanti eder. + +/// + +## `.gitignore` Ekleyin { #add-gitignore } + +**Git** kullanıyorsanız (kullanmalısınız), `.venv` içindeki her şeyi Git'ten hariç tutmak için bir `.gitignore` dosyası ekleyin. + +/// tip | İpucu + +Virtual environment'i `uv` ile oluşturduysanız, bunu zaten sizin için yaptı; bu adımı atlayabilirsiniz. 😎 + +/// + +/// tip | İpucu + +Bunu virtual environment'i oluşturduktan hemen sonra **bir kez** yapın. + +/// + +
+ +```console +$ echo "*" > .venv/.gitignore +``` + +
+ +/// details | Bu komut ne anlama geliyor + +* `echo "*"`: terminale `*` metnini "yazar" (sonraki kısım bunu biraz değiştiriyor) +* `>`: `>` işaretinin solundaki komutun terminale yazdıracağı çıktı, ekrana basılmak yerine sağ taraftaki dosyaya yazılsın +* `.gitignore`: metnin yazılacağı dosyanın adı + +Git'te `*` "her şey" demektir. Yani `.venv` klasörü içindeki her şeyi ignore eder. + +Bu komut, içeriği şu olan bir `.gitignore` dosyası oluşturur: + +```gitignore +* +``` + +/// + +## Package'leri Kurun { #install-packages } + +Environment'i aktif ettikten sonra, içine package kurabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Projede ihtiyaç duyduğunuz package'leri ilk kez kurarken veya yükseltirken bunu **bir kez** yapın. + +Bir sürümü yükseltmeniz veya yeni bir package eklemeniz gerekirse **tekrar** yaparsınız. + +/// + +### Package'leri Doğrudan Kurun { #install-packages-directly } + +Acele ediyorsanız ve projenizin package gereksinimlerini bir dosyada belirtmek istemiyorsanız, doğrudan kurabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Programınızın ihtiyaç duyduğu package'leri ve versiyonlarını bir dosyada tutmak (ör. `requirements.txt` veya `pyproject.toml`) (çok) iyi bir fikirdir. + +/// + +//// tab | `pip` + +
+ +```console +$ pip install "fastapi[standard]" + +---> 100% +``` + +
+ +//// + +//// tab | `uv` + +Eğer `uv` varsa: + +
+ +```console +$ uv pip install "fastapi[standard]" +---> 100% +``` + +
+ +//// + +### `requirements.txt`'ten Kurun { #install-from-requirements-txt } + +Bir `requirements.txt` dosyanız varsa, içindeki package'leri kurmak için artık onu kullanabilirsiniz. + +//// tab | `pip` + +
+ +```console +$ pip install -r requirements.txt +---> 100% +``` + +
+ +//// + +//// tab | `uv` + +Eğer `uv` varsa: + +
+ +```console +$ uv pip install -r requirements.txt +---> 100% +``` + +
+ +//// + +/// details | `requirements.txt` + +Bazı package'ler içeren bir `requirements.txt` şöyle görünebilir: + +```requirements.txt +fastapi[standard]==0.113.0 +pydantic==2.8.0 +``` + +/// + +## Programınızı Çalıştırın { #run-your-program } + +Virtual environment'i aktif ettikten sonra programınızı çalıştırabilirsiniz; program, virtual environment'in içindeki Python'ı ve oraya kurduğunuz package'leri kullanır. + +
+ +```console +$ python main.py + +Hello World +``` + +
+ +## Editörünüzü Yapılandırın { #configure-your-editor } + +Muhtemelen bir editör kullanırsınız; otomatik tamamlamayı ve satır içi hataları alabilmek için, editörünüzü oluşturduğunuz aynı virtual environment'i kullanacak şekilde yapılandırdığınızdan emin olun (muhtemelen otomatik algılar). + +Örneğin: + +* VS Code +* PyCharm + +/// tip | İpucu + +Bunu genelde yalnızca **bir kez**, virtual environment'i oluşturduğunuzda yapmanız gerekir. + +/// + +## Virtual Environment'i Devre Dışı Bırakın { #deactivate-the-virtual-environment } + +Projeniz üzerinde işiniz bittiğinde virtual environment'i **deactivate** edebilirsiniz. + +
+ +```console +$ deactivate +``` + +
+ +Böylece `python` çalıştırdığınızda, o virtual environment içinden (ve oraya kurulu package'lerle) çalıştırmaya çalışmaz. + +## Çalışmaya Hazırsınız { #ready-to-work } + +Artık projeniz üzerinde çalışmaya başlayabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Yukarıdaki her şeyin aslında ne olduğunu anlamak ister misiniz? + +Okumaya devam edin. 👇🤓 + +/// + +## Neden Virtual Environment { #why-virtual-environments } + +FastAPI ile çalışmak için Python kurmanız gerekir. + +Sonrasında FastAPI'yi ve kullanmak istediğiniz diğer tüm **package**'leri **kurmanız** gerekir. + +Package kurmak için genelde Python ile gelen `pip` komutunu (veya benzeri alternatifleri) kullanırsınız. + +Ancak `pip`'i doğrudan kullanırsanız, package'ler **global Python environment**'ınıza (Python'ın global kurulumuna) yüklenir. + +### Problem { #the-problem } + +Peki package'leri global Python environment'a kurmanın sorunu ne? + +Bir noktada, muhtemelen **farklı package**'lere bağımlı birçok farklı program yazacaksınız. Ayrıca üzerinde çalıştığınız bazı projeler, aynı package'in **farklı versiyonlarına** ihtiyaç duyacak. 😱 + +Örneğin `philosophers-stone` adında bir proje oluşturduğunuzu düşünün; bu program, `harry` adlı başka bir package'e **`1` versiyonu ile** bağlı. Yani `harry`'yi kurmanız gerekir. + +```mermaid +flowchart LR + stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1] +``` + +Sonra daha ileri bir zamanda `prisoner-of-azkaban` adlı başka bir proje oluşturuyorsunuz; bu proje de `harry`'ye bağlı, fakat bu proje **`harry` versiyon `3`** istiyor. + +```mermaid +flowchart LR + azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3[harry v3] +``` + +Şimdi sorun şu: package'leri local bir **virtual environment** yerine global (global environment) olarak kurarsanız, `harry`'nin hangi versiyonunu kuracağınıza karar vermek zorunda kalırsınız. + +`philosophers-stone`'u çalıştırmak istiyorsanız önce `harry` versiyon `1`'i kurmanız gerekir; örneğin: + +
+ +```console +$ pip install "harry==1" +``` + +
+ +Sonuç olarak global Python environment'ınızda `harry` versiyon `1` kurulu olur. + +```mermaid +flowchart LR + subgraph global[global env] + harry-1[harry v1] + end + subgraph stone-project[philosophers-stone project] + stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1 + end +``` + +Fakat `prisoner-of-azkaban`'ı çalıştırmak istiyorsanız, `harry` versiyon `1`'i kaldırıp `harry` versiyon `3`'ü kurmanız gerekir (ya da sadece `3`'ü kurmak, otomatik olarak `1`'i kaldırabilir). + +
+ +```console +$ pip install "harry==3" +``` + +
+ +Sonuç olarak global Python environment'ınızda `harry` versiyon `3` kurulu olur. + +Ve `philosophers-stone`'u tekrar çalıştırmaya kalkarsanız, `harry` versiyon `1`'e ihtiyaç duyduğu için **çalışmama** ihtimali vardır. + +```mermaid +flowchart LR + subgraph global[global env] + harry-1[harry v1] + style harry-1 fill:#ccc,stroke-dasharray: 5 5 + harry-3[harry v3] + end + subgraph stone-project[philosophers-stone project] + stone(philosophers-stone) -.-x|⛔️| harry-1 + end + subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project] + azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3 + end +``` + +/// tip | İpucu + +Python package'lerinde **yeni versiyonlarda** **breaking change**'lerden kaçınmak oldukça yaygındır; ancak yine de daha güvenlisi, yeni versiyonları bilinçli şekilde kurmak ve mümkünse test'leri çalıştırıp her şeyin doğru çalıştığını doğrulamaktır. + +/// + +Şimdi bunu, **projelerinizin bağımlı olduğu** daha **birçok** başka **package** ile birlikte düşünün. Yönetmesi epey zorlaşır. Sonunda bazı projeleri package'lerin **uyumsuz versiyonlarıyla** çalıştırıp, bir şeylerin neden çalışmadığını anlamamak gibi durumlara düşebilirsiniz. + +Ayrıca işletim sisteminize (örn. Linux, Windows, macOS) bağlı olarak Python zaten kurulu gelmiş olabilir. Bu durumda, sisteminizin **ihtiyaç duyduğu** bazı package'ler belirli versiyonlarla önceden kurulu olabilir. Global Python environment'a package kurarsanız, işletim sistemiyle gelen bazı programları **bozma** ihtimaliniz olabilir. + +## Package'ler Nereye Kuruluyor { #where-are-packages-installed } + +Python'ı kurduğunuzda, bilgisayarınızda bazı dosyalar içeren klasörler oluşturulur. + +Bu klasörlerin bir kısmı, kurduğunuz tüm package'leri barındırmaktan sorumludur. + +Şunu çalıştırdığınızda: + +
+ +```console +// Don't run this now, it's just an example 🤓 +$ pip install "fastapi[standard]" +---> 100% +``` + +
+ +Bu, FastAPI kodunu içeren sıkıştırılmış bir dosyayı genellikle PyPI'dan indirir. + +Ayrıca FastAPI'nin bağımlı olduğu diğer package'ler için de dosyaları **indirir**. + +Sonra tüm bu dosyaları **açar (extract)** ve bilgisayarınızdaki bir klasöre koyar. + +Varsayılan olarak bu indirilip çıkarılan dosyaları, Python kurulumunuzla birlikte gelen klasöre yerleştirir; yani **global environment**'a. + +## Virtual Environment Nedir { #what-are-virtual-environments } + +Global environment'da tüm package'leri bir arada tutmanın sorunlarına çözüm, çalıştığınız her proje için ayrı bir **virtual environment** kullanmaktır. + +Virtual environment, global olana çok benzeyen bir **klasördür**; bir projenin ihtiyaç duyduğu package'leri buraya kurarsınız. + +Böylece her projenin kendi virtual environment'i (`.venv` klasörü) ve kendi package'leri olur. + +```mermaid +flowchart TB + subgraph stone-project[philosophers-stone project] + stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1 + subgraph venv1[.venv] + harry-1[harry v1] + end + end + subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project] + azkaban(prisoner-of-azkaban) --->|requires| harry-3 + subgraph venv2[.venv] + harry-3[harry v3] + end + end + stone-project ~~~ azkaban-project +``` + +## Virtual Environment'i Aktif Etmek Ne Demek { #what-does-activating-a-virtual-environment-mean } + +Bir virtual environment'i örneğin şununla aktif ettiğinizde: + +//// tab | Linux, macOS + +
+ +```console +$ source .venv/bin/activate +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows PowerShell + +
+ +```console +$ .venv\Scripts\Activate.ps1 +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows Bash + +Ya da Windows'ta Bash kullanıyorsanız (örn. Git Bash): + +
+ +```console +$ source .venv/Scripts/activate +``` + +
+ +//// + +Bu komut, sonraki komutlarda kullanılabilecek bazı [environment variable](environment-variables.md){.internal-link target=_blank}'ları oluşturur veya değiştirir. + +Bunlardan biri `PATH` değişkenidir. + +/// tip | İpucu + +`PATH` environment variable hakkında daha fazla bilgiyi [Environment Variables](environment-variables.md#path-environment-variable){.internal-link target=_blank} bölümünde bulabilirsiniz. + +/// + +Bir virtual environment'i aktive etmek, onun `.venv/bin` (Linux ve macOS'ta) veya `.venv\Scripts` (Windows'ta) yolunu `PATH` environment variable'ına ekler. + +Diyelim ki environment'i aktive etmeden önce `PATH` değişkeni şöyleydi: + +//// tab | Linux, macOS + +```plaintext +/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin +``` + +Bu, sistemin programları şu klasörlerde arayacağı anlamına gelir: + +* `/usr/bin` +* `/bin` +* `/usr/sbin` +* `/sbin` + +//// + +//// tab | Windows + +```plaintext +C:\Windows\System32 +``` + +Bu, sistemin programları şurada arayacağı anlamına gelir: + +* `C:\Windows\System32` + +//// + +Virtual environment'i aktive ettikten sonra `PATH` değişkeni şuna benzer hale gelir: + +//// tab | Linux, macOS + +```plaintext +/home/user/code/awesome-project/.venv/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin +``` + +Bu, sistemin artık programları önce şurada aramaya başlayacağı anlamına gelir: + +```plaintext +/home/user/code/awesome-project/.venv/bin +``` + +diğer klasörlere bakmadan önce. + +Dolayısıyla terminale `python` yazdığınızda, sistem Python programını şurada bulur: + +```plaintext +/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python +``` + +ve onu kullanır. + +//// + +//// tab | Windows + +```plaintext +C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts;C:\Windows\System32 +``` + +Bu, sistemin artık programları önce şurada aramaya başlayacağı anlamına gelir: + +```plaintext +C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts +``` + +diğer klasörlere bakmadan önce. + +Dolayısıyla terminale `python` yazdığınızda, sistem Python programını şurada bulur: + +```plaintext +C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python +``` + +ve onu kullanır. + +//// + +Önemli bir detay: virtual environment yolu `PATH` değişkeninin **en başına** eklenir. Sistem, mevcut başka herhangi bir Python'ı bulmadan **önce** bunu bulur. Böylece `python` çalıştırdığınızda, başka bir `python` (örneğin global environment'tan gelen `python`) yerine **virtual environment'taki** Python kullanılır. + +Virtual environment'i aktive etmek birkaç şeyi daha değiştirir; ancak yaptığı en önemli işlerden biri budur. + +## Virtual Environment'i Kontrol Etmek { #checking-a-virtual-environment } + +Bir virtual environment'in aktif olup olmadığını örneğin şununla kontrol ettiğinizde: + +//// tab | Linux, macOS, Windows Bash + +
+ +```console +$ which python + +/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python +``` + +
+ +//// + +//// tab | Windows PowerShell + +
+ +```console +$ Get-Command python + +C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python +``` + +
+ +//// + +Bu, kullanılacak `python` programının **virtual environment'in içindeki** Python olduğu anlamına gelir. + +Linux ve macOS'ta `which`, Windows PowerShell'de ise `Get-Command` kullanırsınız. + +Bu komutun çalışma mantığı şudur: `PATH` environment variable içindeki **her yolu sırayla** dolaşır, `python` adlı programı arar. Bulduğunda, size o programın **dosya yolunu** gösterir. + +En önemli kısım şu: `python` dediğinizde çalışacak olan "`python`" tam olarak budur. + +Yani doğru virtual environment'da olup olmadığınızı doğrulayabilirsiniz. + +/// tip | İpucu + +Bir virtual environment'i aktive etmek kolaydır; sonra o Python ile kalıp **başka bir projeye geçmek** de kolaydır. + +Bu durumda ikinci proje, başka bir projenin virtual environment'ından gelen **yanlış Python**'ı kullandığınız için **çalışmayabilir**. + +Hangi `python`'ın kullanıldığını kontrol edebilmek bu yüzden faydalıdır. 🤓 + +/// + +## Neden Virtual Environment'i Deactivate Edelim { #why-deactivate-a-virtual-environment } + +Örneğin `philosophers-stone` projesi üzerinde çalışıyor olabilirsiniz; **o virtual environment'i aktive eder**, package kurar ve o environment ile çalışırsınız. + +Sonra **başka bir proje** olan `prisoner-of-azkaban` üzerinde çalışmak istersiniz. + +O projeye gidersiniz: + +
+ +```console +$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban +``` + +
+ +Eğer `philosophers-stone` için olan virtual environment'i deactivate etmezseniz, terminalde `python` çalıştırdığınızda `philosophers-stone`'dan gelen Python'ı kullanmaya çalışır. + +
+ +```console +$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban + +$ python main.py + +// Error importing sirius, it's not installed 😱 +Traceback (most recent call last): + File "main.py", line 1, in + import sirius +``` + +
+ +Ama virtual environment'i deactivate edip `prisoner-of-askaban` için yeni olanı aktive ederseniz, `python` çalıştırdığınızda `prisoner-of-azkaban` içindeki virtual environment'dan gelen Python kullanılır. + +
+ +```console +$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban + +// You don't need to be in the old directory to deactivate, you can do it wherever you are, even after going to the other project 😎 +$ deactivate + +// Activate the virtual environment in prisoner-of-azkaban/.venv 🚀 +$ source .venv/bin/activate + +// Now when you run python, it will find the package sirius installed in this virtual environment ✨ +$ python main.py + +I solemnly swear 🐺 +``` + +
+ +## Alternatifler { #alternatives } + +Bu, başlamanız için basit bir rehber ve alttaki mekanizmaların nasıl çalıştığını öğretmeyi amaçlıyor. + +Virtual environment'leri, package bağımlılıklarını (requirements) ve projeleri yönetmek için birçok **alternatif** vardır. + +Hazır olduğunuzda ve package bağımlılıkları, virtual environment'ler vb. dahil **tüm projeyi yönetmek** için bir tool kullanmak istediğinizde, uv'yi denemenizi öneririm. + +`uv` birçok şey yapabilir, örneğin: + +* Sizin için **Python kurabilir**, farklı sürümler dahil +* Projelerinizin **virtual environment**'ini yönetebilir +* **Package** kurabilir +* Projeniz için package **bağımlılıklarını ve versiyonlarını** yönetebilir +* Bağımlılıkları dahil, kurulacak package ve versiyonların **tam (exact)** bir setini garanti edebilir; böylece geliştirirken bilgisayarınızda çalıştırdığınız projeyi production'da da birebir aynı şekilde çalıştırabileceğinizden emin olursunuz; buna **locking** denir +* Ve daha birçok şey + +## Sonuç { #conclusion } + +Buradaki her şeyi okuduysanız ve anladıysanız, artık birçok geliştiriciden **çok daha fazla** virtual environment bilgisine sahipsiniz. 🤓 + +Bu detayları bilmek, ileride karmaşık görünen bir sorunu debug ederken büyük olasılıkla işinize yarayacak; çünkü **altta nasıl çalıştığını** biliyor olacaksınız. 😎 diff --git a/docs/uk/docs/index.md b/docs/uk/docs/index.md index 526409c5c..4f089c4e1 100644 --- a/docs/uk/docs/index.md +++ b/docs/uk/docs/index.md @@ -8,7 +8,7 @@ FastAPI

- Фреймворк FastAPI: висока продуктивність, легко вивчати, швидко писати код, готовий до продакшину + Фреймворк FastAPI - це висока продуктивність, легко вивчати, швидко писати код, готовий до продакшину

@@ -33,14 +33,14 @@ --- -FastAPI — це сучасний, швидкий (високопродуктивний) вебфреймворк для створення API за допомогою Python, що базується на стандартних підказках типів Python. +FastAPI - це сучасний, швидкий (високопродуктивний) вебфреймворк для створення API за допомогою Python, що базується на стандартних підказках типів Python. Ключові особливості: * **Швидкий**: дуже висока продуктивність, на рівні з **NodeJS** та **Go** (завдяки Starlette та Pydantic). [Один із найшвидших Python-фреймворків](#performance). * **Швидке написання коду**: пришвидшує розробку функціоналу приблизно на 200%–300%. * * **Менше помилок**: зменшує приблизно на 40% кількість помилок, спричинених людиною (розробником). * -* **Інтуїтивний**: чудова підтримка редакторами коду. Автодоповнення всюди. Менше часу на налагодження. +* **Інтуїтивний**: чудова підтримка редакторами коду. Автодоповнення всюди. Менше часу на налагодження. * **Простий**: спроєктований так, щоб бути простим у використанні та вивченні. Менше часу на читання документації. * **Короткий**: мінімізує дублювання коду. Кілька можливостей з кожного оголошення параметра. Менше помилок. * **Надійний**: ви отримуєте код, готовий до продакшину. З автоматичною інтерактивною документацією. @@ -127,9 +127,9 @@ FastAPI — це сучасний, швидкий (високопродукти -Якщо ви створюєте застосунок CLI для використання в терміналі замість веб-API, зверніть увагу на **Typer**. +Якщо ви створюєте застосунок CLI для використання в терміналі замість веб-API, зверніть увагу на **Typer**. -**Typer** — молодший брат FastAPI. І його задумано як **FastAPI для CLI**. ⌨️ 🚀 +**Typer** - молодший брат FastAPI. І його задумано як **FastAPI для CLI**. ⌨️ 🚀 ## Вимоги { #requirements } @@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]" Створіть файл `main.py` з: ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -174,7 +172,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): Якщо ваш код використовує `async` / `await`, скористайтеся `async def`: -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union - +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` @@ -288,9 +284,7 @@ INFO: Application startup complete. Оголосіть тіло, використовуючи стандартні типи Python, завдяки Pydantic. -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union - +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -309,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @@ -374,7 +368,7 @@ item: Item * Валідацію даних: * Автоматичні та зрозумілі помилки, коли дані некоректні. * Валідацію навіть для глибоко вкладених JSON-обʼєктів. -* Перетворення вхідних даних: з мережі до даних і типів Python. Читання з: +* Перетворення вхідних даних: з мережі до даних і типів Python. Читання з: * JSON. * Параметрів шляху. * Параметрів запиту. @@ -382,7 +376,7 @@ item: Item * Headers. * Forms. * Files. -* Перетворення вихідних даних: перетворення з даних і типів Python у мережеві дані (як JSON): +* Перетворення вихідних даних: перетворення з даних і типів Python у мережеві дані (як JSON): * Перетворення типів Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, тощо). * Обʼєктів `datetime`. * Обʼєктів `UUID`. @@ -439,9 +433,9 @@ item: Item ![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png) -Для більш повного прикладу, що включає більше можливостей, перегляньте Туторіал — Посібник користувача. +Для більш повного прикладу, що включає більше можливостей, перегляньте Навчальний посібник - Посібник користувача. -**Spoiler alert**: туторіал — посібник користувача містить: +**Попередження про спойлер**: навчальний посібник - посібник користувача містить: * Оголошення **параметрів** з інших різних місць, як-от: **headers**, **cookies**, **form fields** та **files**. * Як встановлювати **обмеження валідації** як `maximum_length` або `regex`. @@ -500,11 +494,11 @@ Deploying to FastAPI Cloud... Він забезпечує той самий **developer experience** створення застосунків на FastAPI під час їх **розгортання** у хмарі. 🎉 -FastAPI Cloud — основний спонсор і джерело фінансування open source проєктів *FastAPI and friends*. ✨ +FastAPI Cloud - основний спонсор і джерело фінансування open source проєктів *FastAPI and friends*. ✨ #### Розгортання в інших хмарних провайдерів { #deploy-to-other-cloud-providers } -FastAPI — open source і базується на стандартах. Ви можете розгортати застосунки FastAPI в будь-якому хмарному провайдері, який ви оберете. +FastAPI - open source проект і базується на стандартах. Ви можете розгортати застосунки FastAPI в будь-якому хмарному провайдері, який ви оберете. Дотримуйтеся інструкцій вашого хмарного провайдера, щоб розгорнути застосунки FastAPI у нього. 🤓 @@ -530,7 +524,7 @@ FastAPI залежить від Pydantic і Starlette. * httpx - потрібно, якщо ви хочете використовувати `TestClient`. * jinja2 - потрібно, якщо ви хочете використовувати конфігурацію шаблонів за замовчуванням. -* python-multipart - потрібно, якщо ви хочете підтримувати «parsing» форм за допомогою `request.form()`. +* python-multipart - потрібно, якщо ви хочете підтримувати «parsing» форм за допомогою `request.form()`. Використовується FastAPI: diff --git a/docs/uk/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/uk/docs/tutorial/body-multiple-params.md index dc9a768c3..f541beea7 100644 --- a/docs/uk/docs/tutorial/body-multiple-params.md +++ b/docs/uk/docs/tutorial/body-multiple-params.md @@ -102,15 +102,16 @@ Оскільки за замовчуванням одиничні значення інтерпретуються як параметри запиту, вам не потрібно явно додавати `Query`, ви можете просто зробити: +```Python +q: str | None = None +``` + +Або в Python 3.9: + ```Python q: Union[str, None] = None ``` -Або в Python 3.10 і вище: - -```Python -q: str | None = None -``` Наприклад: @@ -129,7 +130,7 @@ q: str | None = None За замовчуванням **FastAPI** очікуватиме його тіло безпосередньо. -Але якщо ви хочете, щоб він очікував JSON з ключем `item`, а всередині нього — вміст моделі, як це відбувається, коли ви оголошуєте додаткові параметри тіла, ви можете використати спеціальний параметр `Body` — `embed`: +Але якщо ви хочете, щоб він очікував JSON з ключем `item`, а всередині нього - вміст моделі, як це відбувається, коли ви оголошуєте додаткові параметри тіла, ви можете використати спеціальний параметр `Body` - `embed`: ```Python item: Item = Body(embed=True) diff --git a/docs/uk/llm-prompt.md b/docs/uk/llm-prompt.md index f1c5377a4..e8cd3dabc 100644 --- a/docs/uk/llm-prompt.md +++ b/docs/uk/llm-prompt.md @@ -8,6 +8,7 @@ Language code: uk. - Use polite/formal address consistent with existing Ukrainian docs (use “ви/ваш”). - Keep the tone concise and technical. +- Use one style of dashes. For example, if text contains "-" then use only this symbol to represent a dash. ### Headings @@ -32,6 +33,71 @@ Use the following preferred translations when they apply in documentation prose: - response (HTTP): відповідь - path operation: операція шляху - path operation function: функція операції шляху +- prompt: підсказка +- check: перевірка +- Parallel Server Gateway Interface: Інтерфейс Шлюзу Паралельного Сервера +- Mozilla Developer Network: Мережа Розробників Mozilla +- tutorial: навчальний посібник +- advanced user guide: просунутий посібник користувача +- deep learning: глибоке навчання +- machine learning: машинне навчання +- dependency injection: впровадження залежностей +- digest (HTTP): дайджест +- basic authentication (HTTP): базова автентифікація +- JSON schema: Схема JSON +- password flow: потік паролю +- mobile: мобільний +- body: тіло +- form: форма +- path: шлях +- query: запит +- cookie: кукі +- header: заголовок +- startup: запуск +- shutdown: вимкнення +- lifespan: тривалість життя +- authorization: авторизація +- forwarded header: направлений заголовок +- dependable: залежний +- dependent: залежний +- bound: межа +- concurrency: рівночасність +- parallelism: паралелізм +- multiprocessing: багатопроцесорність +- env var: змінна оточення +- dict: словник +- enum: перелік +- issue: проблема +- server worker: серверний працівник +- worker: працівник +- software development kit: набір для розробки програмного забезпечення +- bearer token: токен носія +- breaking change: несумісна зміна +- bug: помилка +- button: кнопка +- callable: викликаємий +- code: код +- commit: фіксація +- context manager: менеджер контексту +- coroutine: співпрограма +- engine: рушій +- fake X: фальшивий X +- item: предмет +- lock: блокування +- middleware: проміжне програмне забезпечення +- mounting: монтування +- origin: джерело +- override: переписування +- payload: корисне навантаження +- processor: процесор +- property: властивість +- proxy: представник +- pull request: запит на витяг +- random-access memory: пам'ять з довільним доступом +- status code: код статусу +- string: строка +- tag: мітка +- wildcard: дика карта ### `///` admonitions @@ -44,3 +110,4 @@ Use the following preferred translations when they apply in documentation prose: - `/// warning | Попередження` - `/// info | Інформація` - `/// danger | Обережно` +- `/// check | Перевірте` diff --git a/docs/zh-hant/docs/about/index.md b/docs/zh-hant/docs/about/index.md index 5dcee68f2..cf5b5742c 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/about/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/about/index.md @@ -1,3 +1,3 @@ -# 關於 FastAPI +# 關於 { #about } 關於 FastAPI、其設計、靈感來源等更多資訊。 🤓 diff --git a/docs/zh-hant/docs/benchmarks.md b/docs/zh-hant/docs/benchmarks.md index c59e8e71c..df49621c5 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/benchmarks.md +++ b/docs/zh-hant/docs/benchmarks.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# 基準測試 +# 基準測試 { #benchmarks } 由第三方機構 TechEmpower 的基準測試表明在 Uvicorn 下運行的 **FastAPI** 應用程式是 最快的 Python 可用框架之一，僅次於 Starlette 和 Uvicorn 本身（於 FastAPI 內部使用）。 但是在查看基準得分和對比時，請注意以下幾點。 -## 基準測試和速度 +## 基準測試和速度 { #benchmarks-and-speed } 當你查看基準測試時，時常會見到幾個不同類型的工具被同時進行測試。 @@ -31,4 +31,4 @@ * FastAPI 在 Starlette 基礎之上提供了更多功能。包含建構 API 時所需要的功能，例如資料驗證和序列化。FastAPI 可以幫助你自動產生 API 文件，（應用程式啟動時將會自動生成文件，所以不會增加應用程式運行時的開銷）。 * 如果你沒有使用 FastAPI 而是直接使用 Starlette（或其他工具，如 Sanic、Flask、Responder 等），你將必須自行實現所有資料驗證和序列化。因此，你的最終應用程式仍然具有與使用 FastAPI 建置相同的開銷。在許多情況下，這種資料驗證和序列化是應用程式中編寫最大量的程式碼。 * 因此透過使用 FastAPI，你可以節省開發時間、錯誤與程式碼數量，並且相比不使用 FastAPI 你很大可能會獲得相同或更好的效能（因為那樣你必須在程式碼中實現所有相同的功能）。 - * 如果你要與 FastAPI 比較，請將其與能夠提供資料驗證、序列化和文件的網頁應用程式框架（或工具集）進行比較，例如 Flask-apispec、NestJS、Molten 等框架。 + * 如果你要與 FastAPI 比較，請將其與能夠提供資料驗證、序列化和文件的網頁應用程式框架（或工具集）進行比較，例如 Flask-apispec、NestJS、Molten 等框架。具備整合式自動資料驗證、序列化與文件的框架。 diff --git a/docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md b/docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md index 426937d3e..fffb2fcfe 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md +++ b/docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md @@ -1,13 +1,24 @@ -# 在雲端部署 FastAPI +# 在雲端供應商上部署 FastAPI { #deploy-fastapi-on-cloud-providers } 你幾乎可以使用**任何雲端供應商**來部署你的 FastAPI 應用程式。 在大多數情況下，主要的雲端供應商都有部署 FastAPI 的指南。 -## 雲端供應商 - 贊助商 +## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud } -一些雲端供應商 ✨ [**贊助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨，這確保了 FastAPI 及其**生態系統**持續健康地**發展**。 +**FastAPI Cloud** 由 **FastAPI** 的同一位作者與團隊打造。 -這也展現了他們對 FastAPI 和其**社群**（包括你）的真正承諾，他們不僅希望為你提供**優質的服務**，還希望確保你擁有一個**良好且健康的框架**：FastAPI。🙇 +它讓你以最少的投入，簡化 **建置**、**部署** 與 **存取** API 的流程。 -你可能會想嘗試他們的服務，以下有他們的指南. +它把使用 FastAPI 開發應用的同樣**優秀的開發者體驗**，帶到將它們**部署**到雲端的過程中。🎉 + +FastAPI Cloud 是 *FastAPI and friends* 開源專案的主要贊助與資金提供者。✨ + +## 雲端供應商 - 贊助商 { #cloud-providers-sponsors } + +其他一些雲端供應商也會 ✨ [**贊助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨。🙇 + +你也可以參考他們的指南並試用其服務： + +* Render +* Railway diff --git a/docs/zh-hant/docs/deployment/index.md b/docs/zh-hant/docs/deployment/index.md index 1726562b4..9edd3368b 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/deployment/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/deployment/index.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# 部署 +# 部署 { #deployment } 部署 **FastAPI** 應用程式相對容易。 -## 部署是什麼意思 +## 部署是什麼意思 { #what-does-deployment-mean } **部署**應用程式指的是執行一系列必要的步驟，使其能夠**讓使用者存取和使用**。 @@ -10,12 +10,14 @@ 這與**開發**階段形成鮮明對比，在**開發**階段，你會不斷更改程式碼、破壞程式碼、修復程式碼，然後停止和重新啟動伺服器等。 -## 部署策略 +## 部署策略 { #deployment-strategies } 根據你的使用場景和使用工具，有多種方法可以實現此目的。 你可以使用一些工具自行**部署伺服器**，你也可以使用能為你完成部分工作的**雲端服務**，或其他可能的選項。 +例如，我們（FastAPI 的團隊）打造了 **FastAPI Cloud**，讓將 FastAPI 應用程式部署到雲端變得盡可能流暢，並保持與使用 FastAPI 開發時相同的開發者體驗。 + 我將向你展示在部署 **FastAPI** 應用程式時你可能應該記住的一些主要概念（儘管其中大部分適用於任何其他類型的 Web 應用程式）。 在接下來的部分中，你將看到更多需要記住的細節以及一些技巧。 ✨ diff --git a/docs/zh-hant/docs/environment-variables.md b/docs/zh-hant/docs/environment-variables.md index a1598fc01..5b684b9e6 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/environment-variables.md +++ b/docs/zh-hant/docs/environment-variables.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 環境變數 +# 環境變數 { #environment-variables } /// tip @@ -10,7 +10,7 @@ 環境變數對於處理應用程式**設定**（作為 Python **安裝**的一部分等方面）非常有用。 -## 建立和使用環境變數 +## 建立和使用環境變數 { #create-and-use-env-vars } 你在 **shell（終端機）**中就可以**建立**和使用環境變數，並不需要用到 Python： @@ -50,7 +50,7 @@ Hello Wade Wilson //// -## 在 Python 中讀取環境變數 +## 在 Python 中讀取環境變數 { #read-env-vars-in-python } 你也可以在 Python **之外**的終端機中建立環境變數（或使用其他方法），然後在 Python 中**讀取**它們。 @@ -65,7 +65,7 @@ print(f"Hello {name} from Python") /// tip -第二個參數是 `os.getenv()` 的預設回傳值。 +第二個參數是 `os.getenv()` 的預設回傳值。 如果沒有提供，預設值為 `None`，這裡我們提供 `"World"` 作為預設值。 @@ -153,19 +153,19 @@ Hello World from Python /// tip -你可以在 The Twelve-Factor App: 配置中了解更多資訊。 +你可以在 The Twelve-Factor App: 配置中了解更多資訊。 /// -## 型別和驗證 +## 型別和驗證 { #types-and-validation } 這些環境變數只能處理**文字字串**，因為它們是位於 Python 範疇之外的，必須與其他程式和作業系統的其餘部分相容（甚至與不同的作業系統相容，如 Linux、Windows、macOS）。 這意味著從環境變數中讀取的**任何值**在 Python 中都將是一個 `str`，任何型別轉換或驗證都必須在程式碼中完成。 -你將在[進階使用者指南 - 設定和環境變數](./advanced/settings.md)中了解更多關於使用環境變數處理**應用程式設定**的資訊。 +你將在[進階使用者指南 - 設定和環境變數](./advanced/settings.md){.internal-link target=_blank}中了解更多關於使用環境變數處理**應用程式設定**的資訊。 -## `PATH` 環境變數 +## `PATH` 環境變數 { #path-environment-variable } 有一個**特殊的**環境變數稱為 **`PATH`**，作業系統（Linux、macOS、Windows）用它來查找要執行的程式。 @@ -209,7 +209,7 @@ C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System3 如果找到了，那麼作業系統將**使用它**；否則，作業系統會繼續在**其他目錄**中查找。 -### 安裝 Python 並更新 `PATH` +### 安裝 Python 並更新 `PATH` { #installing-python-and-updating-the-path } 安裝 Python 時，可能會詢問你是否要更新 `PATH` 環境變數。 @@ -233,7 +233,7 @@ C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System3 假設你安裝了 Python，並將其安裝在目錄 `C:\opt\custompython\bin` 中。 -如果你選擇更新 `PATH` 環境變數（在 Python 安裝程式中，這個選項是名為 `Add Python x.xx to PATH` 的勾選框——譯者註），那麼安裝程式會將 `C:\opt\custompython\bin` 加入到 `PATH` 環境變數中。 +如果你選擇更新 `PATH` 環境變數，那麼安裝程式會將 `C:\opt\custompython\bin` 加入到 `PATH` 環境變數中。 ```plaintext C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32;C:\opt\custompython\bin @@ -285,13 +285,13 @@ $ C:\opt\custompython\bin\python //// -當學習[虛擬環境](virtual-environments.md)時，這些資訊將會很有用。 +當學習[虛擬環境](virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}時，這些資訊將會很有用。 -## 結論 +## 結論 { #conclusion } 透過這個教學，你應該對**環境變數**是什麼以及如何在 Python 中使用它們有了基本的了解。 -你也可以在環境變數 - 維基百科 (Wikipedia for Environment Variable) 中了解更多關於它們的資訊。 +你也可以在 環境變數的維基百科條目 中閱讀更多。 在許多情況下，環境變數的用途和適用性可能不會立刻顯現。但是在開發過程中，它們會在許多不同的場景中出現，因此瞭解它們是非常必要的。 diff --git a/docs/zh-hant/docs/how-to/index.md b/docs/zh-hant/docs/how-to/index.md index db740140d..6c9a8202c 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/how-to/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/how-to/index.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 使用指南 - 範例集 +# 使用指南 - 範例集 { #how-to-recipes } 在這裡，你將會看到**不同主題**的範例或「如何使用」的指南。 diff --git a/docs/zh-hant/docs/index.md b/docs/zh-hant/docs/index.md index 4390d9609..a31647f3c 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/index.md @@ -1,5 +1,11 @@ +# FastAPI { #fastapi } + + +

- FastAPI + FastAPI

FastAPI 框架，高效能，易於學習，快速開發，適用於生產環境 @@ -21,138 +27,140 @@ --- -**文件**： https://fastapi.tiangolo.com +**文件**： https://fastapi.tiangolo.com/zh-hant **程式碼**： https://github.com/fastapi/fastapi --- -FastAPI 是一個現代、快速（高效能）的 web 框架，用於 Python 並採用標準 Python 型別提示。 +FastAPI 是一個現代、快速（高效能）的 Web 框架，用於以 Python 並基於標準的 Python 型別提示來構建 API。 主要特點包含： -- **快速**： 非常高的效能，可與 **NodeJS** 和 **Go** 效能相當 (歸功於 Starlette and Pydantic)。 [FastAPI 是最快的 Python web 框架之一](#performance)。 -- **極速開發**： 提高開發功能的速度約 200% 至 300%。 \* -- **更少的 Bug**： 減少約 40% 的人為（開發者）導致的錯誤。 \* -- **直覺**： 具有出色的編輯器支援，處處都有自動補全以減少偵錯時間。 -- **簡單**： 設計上易於使用和學習，大幅減少閱讀文件的時間。 -- **簡潔**： 最小化程式碼重複性。可以通過不同的參數聲明來實現更豐富的功能，和更少的錯誤。 -- **穩健**： 立即獲得生產級可用的程式碼，還有自動生成互動式文件。 -- **標準化**： 基於 (且完全相容於) OpenAPIs 的相關標準：OpenAPI（之前被稱為 Swagger）和JSON Schema。 +* **快速**：非常高的效能，可與 **NodeJS** 和 **Go** 相當（歸功於 Starlette 和 Pydantic）。[最快的 Python 框架之一](#performance)。 +* **極速開發**：開發功能的速度可提升約 200% 至 300%。* +* **更少的 Bug**：減少約 40% 的人為（開發者）錯誤。* +* **直覺**：具有出色的編輯器支援，處處都有 自動補全。更少的偵錯時間。 +* **簡單**：設計上易於使用與學習。更少的讀文件時間。 +* **簡潔**：最小化程式碼重複性。每個參數宣告可帶來多個功能。更少的錯誤。 +* **穩健**：立即獲得可投入生產的程式碼，並自動生成互動式文件。 +* **標準化**：基於（且完全相容於）API 的開放標準：OpenAPI（之前稱為 Swagger）和 JSON Schema。 -\* 基於內部開發團隊在建立生產應用程式時的測試預估。 +* 基於內部開發團隊在建立生產應用程式時的測試預估。 -## 贊助 +## 贊助 { #sponsors } -{% if sponsors %} +### 基石贊助商 { #keystone-sponsor } + +{% for sponsor in sponsors.keystone -%} + +{% endfor -%} + +### 金級與銀級贊助商 { #gold-and-silver-sponsors } + {% for sponsor in sponsors.gold -%} {% endfor -%} {%- for sponsor in sponsors.silver -%} {% endfor %} -{% endif %} -其他贊助商 +其他贊助商 -## 評價 +## 評價 { #opinions } -"_[...] 近期大量的使用 **FastAPI**。 [...] 目前正在計畫在**微軟**團隊的**機器學習**服務中導入。其中一些正在整合到核心的 **Windows** 產品和一些 **Office** 產品。_" +"_[...] 近期大量使用 **FastAPI**。[...] 我實際上打算在我在**微軟**團隊的所有**機器學習**服務上使用它。其中一些正在整合到核心的 **Windows** 產品，以及一些 **Office** 產品。_"

Kabir Khan - Microsoft (ref)
--- -"_我們使用 **FastAPI** 來建立產生**預測**結果的 **REST** 伺服器。 [for Ludwig]_" +"_我們採用了 **FastAPI** 函式庫來啟動一個 **REST** 伺服器，供查詢以取得**預測**。[for Ludwig]_"
Piero Molino, Yaroslav Dudin, and Sai Sumanth Miryala - Uber (ref)
--- -"_**Netflix** 很榮幸地宣布開源**危機管理**協調框架： **Dispatch**! [是使用 **FastAPI** 建構]_" +"_**Netflix** 很高興宣布我們的**危機管理**協調框架 **Dispatch** 開源！[使用 **FastAPI** 建構]_"
Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - Netflix (ref)
--- -"_我對 **FastAPI** 興奮得不得了。它太有趣了！_" +"_我對 **FastAPI** 興奮得不得了。超好玩！_" -
Brian Okken - Python Bytes podcast host (ref)
+
Brian Okken - Python Bytes podcast 主持人 (ref)
--- -"_老實說，你建造的東西看起來非常堅固和精緻。在很多方面，這就是我想要的，看到有人建造它真的很鼓舞人心。_" +"_老實說，你們做的看起來非常穩健又精緻。很多方面都正是我希望 **Hug** 成為的樣子——看到有人把它建出來真的很鼓舞人心。_" -
Timothy Crosley - Hug creator (ref)
+
Timothy Crosley - Hug 創作者 (ref)
--- -"_如果您想學習一種用於構建 REST API 的**現代框架**，不能錯過 **FastAPI** [...] 它非常快速、且易於使用和學習 [...]_" +"_如果你想學一個用於構建 REST API 的**現代框架**，看看 **FastAPI** [...] 它很快、易用、也容易學習 [...]_" -"_我們的 **APIs** 已經改用 **FastAPI** [...] 我想你會喜歡它 [...]_" +"_我們的 **API** 已經改用 **FastAPI** [...] 我想你會喜歡它 [...]_" -
Ines Montani - Matthew Honnibal - Explosion AI 創辦人 - spaCy creators (ref) - (ref)
+
Ines Montani - Matthew Honnibal - Explosion AI 創辦人 - spaCy 創作者 (ref) - (ref)
--- -"_如果有人想要建立一個生產環境的 Python API，我強烈推薦 **FastAPI**，它**設計精美**，**使用簡單**且**高度可擴充**，它已成為我們 API 優先開發策略中的**關鍵組件**，並且驅動了許多自動化服務，例如我們的 Virtual TAC Engineer。_" +"_如果有人想要建立一個可投入生產的 Python API，我強烈推薦 **FastAPI**。它**設計精美**、**使用簡單**且**高度可擴充**，已成為我們 API 優先開發策略中的**關鍵組件**，推動了許多自動化與服務，例如我們的 Virtual TAC Engineer。_"
Deon Pillsbury - Cisco (ref)
--- -## **Typer**，命令列中的 FastAPI +## FastAPI 迷你紀錄片 { #fastapi-mini-documentary } + +在 2025 年底發布了一支 FastAPI 迷你紀錄片，你可以在線上觀看： + +FastAPI Mini Documentary + +## **Typer**，命令列的 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis } -如果你不是在開發網頁 API，而是正在開發一個在終端機中運行的命令列應用程式，不妨嘗試 **Typer**。 +如果你不是在做 Web API，而是要建立一個在終端機中使用的 CLI 應用程式，可以看看 **Typer**。 -**Typer** 是 FastAPI 的小兄弟。他立志成為命令列的 **FastAPI**。 ⌨️ 🚀 +**Typer** 是 FastAPI 的小老弟。他立志成為命令列世界的 **FastAPI**。⌨️ 🚀 -## 安裝需求 +## 需求 { #requirements } FastAPI 是站在以下巨人的肩膀上： -- Starlette 負責網頁的部分 -- Pydantic 負責資料的部分 +* Starlette 負責 Web 部分。 +* Pydantic 負責資料部分。 -## 安裝 +## 安裝 { #installation } + +建立並啟用一個虛擬環境，然後安裝 FastAPI：
```console -$ pip install fastapi +$ pip install "fastapi[standard]" ---> 100% ```
-你同時也會需要 ASGI 伺服器用於生產環境，像是 Uvicorn 或 Hypercorn。 +**注意**：請務必將 `"fastapi[standard]"` 用引號包起來，以確保在所有終端機中都能正常運作。 -
+## 範例 { #example } -```console -$ pip install "uvicorn[standard]" +### 建立 { #create-it } ----> 100% -``` - -
- -## 範例 - -### 建立 - -- 建立一個 python 檔案 `main.py`，並寫入以下程式碼： +建立檔案 `main.py`，內容如下： ```Python -from typing import Union - from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -164,18 +172,16 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ```
-或可以使用 async def... +或使用 async def... -如果你的程式使用 `async` / `await`，請使用 `async def`： - -```Python hl_lines="9 14" -from typing import Union +如果你的程式碼使用 `async` / `await`，請使用 `async def`： +```Python hl_lines="7 12" from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @@ -187,28 +193,41 @@ async def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +async def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` **注意**： -如果你不知道是否會用到，可以查看 _"In a hurry?"_ 章節中，關於 `async` 和 `await` 的部分。 +如果你不確定，請查看文件中 _"In a hurry?"_ 章節的 `async` 與 `await`。
-### 運行 +### 運行 { #run-it } 使用以下指令運行伺服器：
```console -$ uvicorn main:app --reload +$ fastapi dev main.py + ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ + │ │ + │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ + │ │ + │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ + │ │ + │ Running in development mode, for production use: │ + │ │ + │ fastapi run │ + │ │ + ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ + +INFO: Will watch for changes in these directories: ['/home/user/code/awesomeapp'] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [28720] -INFO: Started server process [28722] +INFO: Started reloader process [2248755] using WatchFiles +INFO: Started server process [2248757] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. ``` @@ -216,21 +235,21 @@ INFO: Application startup complete.
-關於指令 uvicorn main:app --reload... +關於指令 fastapi dev main.py... -該指令 `uvicorn main:app` 指的是： +指令 `fastapi dev` 會讀取你的 `main.py`，偵測其中的 **FastAPI** 應用，並使用 Uvicorn 啟動伺服器。 -- `main`：`main.py` 檔案（一個 python 的 "模組"）。 -- `app`：在 `main.py` 檔案中，使用 `app = FastAPI()` 建立的物件。 -- `--reload`：程式碼更改後會自動重新啟動，請僅在開發時使用此參數。 +預設情況下，`fastapi dev` 會在本機開發時啟用自動重新載入。 + +可在 FastAPI CLI 文件中閱讀更多資訊。
-### 檢查 +### 檢查 { #check-it } 使用瀏覽器開啟 http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery。 -你將會看到以下的 JSON 回應： +你將會看到以下 JSON 回應： ```JSON {"item_id": 5, "q": "somequery"} @@ -238,36 +257,34 @@ INFO: Application startup complete. 你已經建立了一個具有以下功能的 API： -- 透過路徑 `/` 和 `/items/{item_id}` 接受 HTTP 請求。 -- 以上路經都接受 `GET` 請求（也被稱為 HTTP _方法_）。 -- 路徑 `/items/{item_id}` 有一個 `int` 型別的 `item_id` 參數。 -- 路徑 `/items/{item_id}` 有一個 `str` 型別的查詢參數 `q`。 +* 透過路徑 `/` 和 `/items/{item_id}` 接受 HTTP 請求。 +* 以上兩個路徑都接受 `GET` 操作（也被稱為 HTTP _方法_）。 +* 路徑 `/items/{item_id}` 有一個 `int` 型別的路徑參數 `item_id`。 +* 路徑 `/items/{item_id}` 有一個可選的 `str` 查詢參數 `q`。 -### 互動式 API 文件 +### 互動式 API 文件 { #interactive-api-docs } -使用瀏覽器開啟 http://127.0.0.1:8000/docs。 +接著前往 http://127.0.0.1:8000/docs。 -你會看到自動生成的互動式 API 文件（由 Swagger UI 生成）： +你會看到自動生成的互動式 API 文件（由 Swagger UI 提供）： ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) -### ReDoc API 文件 +### 替代 API 文件 { #alternative-api-docs } -使用瀏覽器開啟 http://127.0.0.1:8000/redoc。 +現在前往 http://127.0.0.1:8000/redoc。 -你將看到 ReDoc 文件 (由 ReDoc 生成)： +你會看到另一種自動文件（由 ReDoc 提供）： ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -## 範例升級 +## 範例升級 { #example-upgrade } -現在繼續修改 `main.py` 檔案，來接收一個帶有 body 的 `PUT` 請求。 +現在修改 `main.py` 檔案，使其能從 `PUT` 請求接收 body。 -我們使用 Pydantic 來使用標準的 Python 型別聲明請求。 - -```Python hl_lines="4 9-12 25-27" -from typing import Union +多虧了 Pydantic，你可以用標準的 Python 型別來宣告 body。 +```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel @@ -277,7 +294,7 @@ app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float - is_offer: Union[bool, None] = None + is_offer: bool | None = None @app.get("/") @@ -286,7 +303,7 @@ def read_root(): @app.get("/items/{item_id}") -def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): +def read_item(item_id: int, q: str | None = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @@ -295,43 +312,43 @@ def update_item(item_id: int, item: Item): return {"item_name": item.name, "item_id": item_id} ``` -伺服器將自動重新載入（因為在上一步中，你向 `uvicorn` 指令添加了 `--reload` 的選項）。 +`fastapi dev` 伺服器應會自動重新載入。 -### 互動式 API 文件升級 +### 互動式 API 文件升級 { #interactive-api-docs-upgrade } -使用瀏覽器開啟 http://127.0.0.1:8000/docs。 +前往 http://127.0.0.1:8000/docs。 -- 互動式 API 文件會自動更新，並加入新的 body 請求： +* 互動式 API 文件會自動更新，包含新的 body： ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png) -- 點擊 "Try it out" 按鈕， 你可以填寫參數並直接與 API 互動： +* 點擊「Try it out」按鈕，你可以填寫參數並直接與 API 互動： ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png) -- 然後點擊 "Execute" 按鈕，使用者介面將會向 API 發送請求，並將結果顯示在螢幕上： +* 然後點擊「Execute」按鈕，使用者介面會與你的 API 溝通、送出參數、取得結果並顯示在螢幕上： ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png) -### ReDoc API 文件升級 +### 替代 API 文件升級 { #alternative-api-docs-upgrade } -使用瀏覽器開啟 http://127.0.0.1:8000/redoc。 +現在前往 http://127.0.0.1:8000/redoc。 -- ReDoc API 文件會自動更新，並加入新的參數和 body 請求： +* 替代文件也會反映新的查詢參數與 body： ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png) -### 總結 +### 總結 { #recap } -總結來說， 你就像宣告函式的參數型別一樣，只宣告了一次請求參數和請求主體參數等型別。 +總結來說，你只需在函式參數中**一次**宣告參數、body 等的型別。 -你使用 Python 標準型別來完成聲明。 +你使用的是現代標準的 Python 型別。 -你不需要學習新的語法、類別、方法或函式庫等等。 +你不需要學新的語法、特定函式庫的方法或類別，等等。 -只需要使用 **Python 以上的版本**。 +就用標準的 **Python**。 -舉個範例，比如宣告 int 的型別： +例如，對於一個 `int`： ```Python item_id: int @@ -343,126 +360,200 @@ item_id: int item: Item ``` -在進行一次宣告後，你將獲得： +…透過一次宣告，你將獲得： -- 編輯器支援： - - 自動補全 - - 型別檢查 -- 資料驗證： - - 驗證失敗時自動生成清楚的錯誤訊息 - - 可驗證多層巢狀的 JSON 物件 -- 轉換輸入的資料： 轉換來自網路請求到 Python 資料型別。包含以下數據： - - JSON - - 路徑參數 - - 查詢參數 - - Cookies - - 請求標頭 - - 表單 - - 文件 -- 轉換輸出的資料： 轉換 Python 資料型別到網路傳輸的 JSON： - - 轉換 Python 型別 (`str`、 `int`、 `float`、 `bool`、 `list` 等) - - `datetime` 物件 - - `UUID` 物件 - - 數據模型 - - ...還有其他更多 -- 自動生成的 API 文件，包含 2 種不同的使用介面： - - Swagger UI - - ReDoc +* 編輯器支援，包括： + * 自動補全。 + * 型別檢查。 +* 資料驗證： + * 當資料無效時，自動且清楚的錯誤。 + * 即使是深度巢狀的 JSON 物件也能驗證。 +* 輸入資料的 轉換：從網路讀入到 Python 資料與型別。包含： + * JSON。 + * 路徑參數。 + * 查詢參數。 + * Cookies。 + * 標頭。 + * 表單。 + * 檔案。 +* 輸出資料的 轉換：從 Python 資料與型別轉換為網路資料（JSON）： + * 轉換 Python 型別（`str`、`int`、`float`、`bool`、`list` 等）。 + * `datetime` 物件。 + * `UUID` 物件。 + * 資料庫模型。 + * ...還有更多。 +* 自動生成的互動式 API 文件，包含 2 種替代的使用者介面： + * Swagger UI。 + * ReDoc。 --- -回到前面的的程式碼範例，**FastAPI** 還會： +回到前面的程式碼範例，**FastAPI** 會： -- 驗證 `GET` 和 `PUT` 請求路徑中是否包含 `item_id`。 -- 驗證 `GET` 和 `PUT` 請求中的 `item_id` 是否是 `int` 型別。 - - 如果驗證失敗，將會返回清楚有用的錯誤訊息。 -- 查看 `GET` 請求中是否有命名為 `q` 的查詢參數 (例如 `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`)。 - - 因為 `q` 參數被宣告為 `= None`，所以是選填的。 - - 如果沒有宣告 `None`，則此參數將會是必填 (例如 `PUT` 範例的請求 body)。 -- 對於 `PUT` 的請求 `/items/{item_id}`，將會讀取 body 為 JSON： - - 驗證是否有必填屬性 `name` 且型別是 `str`。 - - 驗證是否有必填屬性 `price` 且型別是 `float`。 - - 驗證是否有選填屬性 `is_offer` 且型別是 `bool`。 - - 以上驗證都適用於多層次巢狀 JSON 物件。 -- 自動轉換 JSON 格式。 -- 透過 OpenAPI 文件來記錄所有內容，可以被用於： - - 互動式文件系統。 - - 自動為多種程式語言生成用戶端的程式碼。 -- 提供兩種交互式文件介面。 +* 驗證 `GET` 與 `PUT` 請求的路徑中是否包含 `item_id`。 +* 驗證 `GET` 與 `PUT` 請求中的 `item_id` 是否為 `int` 型別。 + * 如果不是，客戶端會看到清楚有用的錯誤。 +* 在 `GET` 請求中檢查是否有名為 `q` 的可選查詢參數（如 `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`）。 + * 因為 `q` 參數被宣告為 `= None`，所以它是可選的。 + * 若沒有 `None`，則它會是必填（就像 `PUT` 時的 body）。 +* 對於 `/items/{item_id}` 的 `PUT` 請求，以 JSON 讀取 body： + * 檢查是否有必填屬性 `name`，且為 `str`。 + * 檢查是否有必填屬性 `price`，且為 `float`。 + * 檢查是否有可選屬性 `is_offer`，若存在則應為 `bool`。 + * 以上也適用於深度巢狀的 JSON 物件。 +* 自動在 JSON 與 Python 之間轉換。 +* 以 OpenAPI 記錄所有內容，可用於： + * 互動式文件系統。 + * 為多種語言自動產生用戶端程式碼的系統。 +* 直接提供兩種互動式文件網頁介面。 --- -雖然我們只敘述了表面的功能，但其實你已經理解了它是如何執行。 +我們只觸及了表面，但你已經了解它的運作方式了。 -試著修改以下程式碼： +試著把這一行： ```Python return {"item_name": item.name, "item_id": item_id} ``` -從： +…從： ```Python ... "item_name": item.name ... ``` -修改為： +…改為： ```Python ... "item_price": item.price ... ``` -然後觀察你的編輯器，會自動補全並且還知道他們的型別： +…然後看看你的編輯器如何自動補全屬性並知道它們的型別： ![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png) -有關更多功能的完整範例，可以參考 教學 - 使用者指南。 +若想看包含更多功能的完整範例，請參考 教學 - 使用者指南。 -**劇透警告**： 教學 - 使用者指南內容有： +**劇透警告**：教學 - 使用者指南包含： -- 對來自不同地方的**參數**進行宣告：像是 **headers**, **cookies**, **form 表單**以及**上傳檔案**。 -- 如何設定 **驗證限制** 像是 `maximum_length` or `regex`。 -- 簡單且非常容易使用的 **依賴注入** 系統。 -- 安全性和身份驗證，包含提供支援 **OAuth2**、**JWT tokens** 和 **HTTP Basic** 驗證。 -- 更進階 (但同樣簡單) 的宣告 **多層次的巢狀 JSON 格式** (感謝 Pydantic)。 -- **GraphQL** 與 Strawberry 以及其他的相關函式庫進行整合。 -- 更多其他的功能 (感謝 Starlette) 像是： - - **WebSockets** - - 於 HTTPX 和 `pytest` 的非常簡單測試 - - **CORS** - - **Cookie Sessions** - - ...以及更多 +* 來自不同來源的**參數**宣告：例如 **headers**、**cookies**、**form fields** 和 **files**。 +* 如何設定**驗證限制**，如 `maximum_length` 或 `regex`。 +* 一個非常強大且易用的 **依賴注入** 系統。 +* 安全與驗證，包含支援 **OAuth2** 搭配 **JWT tokens** 與 **HTTP Basic** 驗證。 +* 宣告**深度巢狀 JSON 模型**的進階（但同樣簡單）技巧（感謝 Pydantic）。 +* 與 Strawberry 及其他函式庫的 **GraphQL** 整合。 +* 許多額外功能（感謝 Starlette），例如： + * **WebSockets** + * 基於 HTTPX 與 `pytest` 的極其簡單的測試 + * **CORS** + * **Cookie Sessions** + * ...以及更多。 -## 效能 +### 部署你的應用（可選） { #deploy-your-app-optional } -來自獨立機構 TechEmpower 的測試結果，顯示在 Uvicorn 執行下的 **FastAPI** 是 最快的 Python 框架之一， 僅次於 Starlette 和 Uvicorn 本身 (兩者是 FastAPI 的底層)。 (\*) +你也可以選擇將 FastAPI 應用部署到 FastAPI Cloud，如果你還沒加入，去登記等候名單吧。🚀 -想了解更多訊息，可以參考 測試結果。 +如果你已經有 **FastAPI Cloud** 帳號（我們已從等候名單邀請你 😉），你可以用一個指令部署你的應用。 -## 可選的依賴套件 +部署前，先確認你已登入： -用於 Pydantic： +
-- email-validator - 用於電子郵件驗證。 -- pydantic-settings - 用於設定管理。 -- pydantic-extra-types - 用於與 Pydantic 一起使用的額外型別。 +```console +$ fastapi login -用於 Starlette： +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` -- httpx - 使用 `TestClient`時必須安裝。 -- jinja2 - 使用預設的模板配置時必須安裝。 -- python-multipart - 需要使用 `request.form()` 對表單進行 "解析" 時安裝。 -- itsdangerous - 需要使用 `SessionMiddleware` 支援時安裝。 -- pyyaml - 用於支援 Starlette 的 `SchemaGenerator` (如果你使用 FastAPI，可能不需要它)。 +
-用於 FastAPI / Starlette： +接著部署你的應用： -- uvicorn - 用於加載和運行應用程式的服務器。 -- orjson - 使用 `ORJSONResponse`時必須安裝。 -- ujson - 使用 `UJSONResponse` 時必須安裝。 +
-你可以使用 `pip install "fastapi[all]"` 來安裝這些所有依賴套件。 +```console +$ fastapi deploy -## 授權 +Deploying to FastAPI Cloud... -該項目遵循 MIT 許可協議。 +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +就這樣！現在你可以在該 URL 造訪你的應用。✨ + +#### 關於 FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud** 由 **FastAPI** 的同一位作者與團隊打造。 + +它讓你以最小的努力精簡地完成 API 的**建置**、**部署**與**存取**流程。 + +它把用 FastAPI 開發應用的**開發者體驗**帶到**部署**到雲端的流程中。🎉 + +FastAPI Cloud 是「FastAPI 與好朋友們」這些開源專案的主要贊助與資金來源。✨ + +#### 部署到其他雲端供應商 { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPI 是開源且基於標準。你可以把 FastAPI 應用部署到任何你選擇的雲端供應商。 + +依照你雲端供應商的指南來部署 FastAPI 應用吧。🤓 + +## 效能 { #performance } + +獨立的 TechEmpower 基準測試顯示，在 Uvicorn 下運行的 **FastAPI** 應用是最快的 Python 框架之一，僅次於 Starlette 與 Uvicorn 本身（FastAPI 內部使用它們）。(*) + +想了解更多，請參閱測試結果。 + +## 依賴套件 { #dependencies } + +FastAPI 依賴 Pydantic 與 Starlette。 + +### `standard` 依賴套件 { #standard-dependencies } + +當你以 `pip install "fastapi[standard]"` 安裝 FastAPI 時，會包含 `standard` 這組可選依賴套件： + +Pydantic 會使用： + +* email-validator - 用於電子郵件驗證。 + +Starlette 會使用： + +* httpx - 若要使用 `TestClient` 必須安裝。 +* jinja2 - 若要使用預設的模板設定必須安裝。 +* python-multipart - 若要支援表單 "解析"，搭配 `request.form()`。 + +FastAPI 會使用： + +* uvicorn - 用於載入並服務你的應用的伺服器。這包含 `uvicorn[standard]`，其中含有一些高效能服務所需的依賴（例如 `uvloop`）。 +* `fastapi-cli[standard]` - 提供 `fastapi` 指令。 + * 其中包含 `fastapi-cloud-cli`，可讓你將 FastAPI 應用部署到 FastAPI Cloud。 + +### 不含 `standard` 依賴套件 { #without-standard-dependencies } + +如果你不想包含 `standard` 可選依賴，可以改用 `pip install fastapi`（而不是 `pip install "fastapi[standard]"`）。 + +### 不含 `fastapi-cloud-cli` { #without-fastapi-cloud-cli } + +如果你想安裝帶有 standard 依賴、但不包含 `fastapi-cloud-cli`，可以使用 `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"`。 + +### 額外可選依賴套件 { #additional-optional-dependencies } + +有些額外依賴你可能也會想安裝。 + +Pydantic 的額外可選依賴： + +* pydantic-settings - 設定管理。 +* pydantic-extra-types - 與 Pydantic 一起使用的額外型別。 + +FastAPI 的額外可選依賴： + +* orjson - 若要使用 `ORJSONResponse` 必須安裝。 +* ujson - 若要使用 `UJSONResponse` 必須安裝。 + +## 授權 { #license } + +本專案以 MIT 授權條款釋出。 diff --git a/docs/zh-hant/docs/learn/index.md b/docs/zh-hant/docs/learn/index.md index eb7d7096a..43e4519a5 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/learn/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/learn/index.md @@ -1,5 +1,5 @@ -# 學習 +# 學習 { #learn } -以下是學習 FastAPI 的入門介紹和教學。 +以下是學習 **FastAPI** 的入門介紹和教學。 你可以將其視為一本**書籍**或一門**課程**，這是**官方**認可並推薦的 FastAPI 學習方式。 😎 diff --git a/docs/zh-hant/docs/resources/index.md b/docs/zh-hant/docs/resources/index.md index f4c70a3a0..ea77cb728 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/resources/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/resources/index.md @@ -1,3 +1,3 @@ -# 資源 +# 資源 { #resources } -額外的資源、外部連結、文章等。 ✈️ +額外的資源、外部連結等。 ✈️ diff --git a/docs/zh-hant/docs/tutorial/first-steps.md b/docs/zh-hant/docs/tutorial/first-steps.md index d6684bc51..6bcb453bf 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/tutorial/first-steps.md +++ b/docs/zh-hant/docs/tutorial/first-steps.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# 第一步 +# 第一步 { #first-steps } 最簡單的 FastAPI 檔案可能看起來像這樣： -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py *} 將其複製到一個名為 `main.py` 的文件中。 @@ -11,47 +11,39 @@
```console -$ fastapi dev main.py -INFO Using path main.py -INFO Resolved absolute path /home/user/code/awesomeapp/main.py -INFO Searching for package file structure from directories with __init__.py files -INFO Importing from /home/user/code/awesomeapp +$ fastapi dev main.py - ╭─ Python module file ─╮ - │ │ - │ 🐍 main.py │ - │ │ - ╰──────────────────────╯ + FastAPI Starting development server 🚀 -INFO Importing module main -INFO Found importable FastAPI app + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp - ╭─ Importable FastAPI app ─╮ - │ │ - │ from main import app │ - │ │ - ╰──────────────────────────╯ + module 🐍 main.py -INFO Using import string main:app + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: - ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ - │ │ - │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ - │ │ - │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ - │ │ - │ Running in development mode, for production use: │ - │ │ - │ fastapi run │ - │ │ - ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ + from main import app -INFO: Will watch for changes in these directories: ['/home/user/code/awesomeapp'] -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [2265862] using WatchFiles -INFO: Started server process [2265873] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. ```
@@ -64,7 +56,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) 那列顯示了你的應用程式正在本地端機器上運行的 URL。 -### 查看它 +### 查看它 { #check-it } 在瀏覽器中打開 http://127.0.0.1:8000. @@ -74,7 +66,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) {"message": "Hello World"} ``` -### 互動式 API 文件 +### 互動式 API 文件 { #interactive-api-docs } 現在，前往 http://127.0.0.1:8000/docs. @@ -82,7 +74,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) -### 替代 API 文件 +### 替代 API 文件 { #alternative-api-docs } 現在，前往 http://127.0.0.1:8000/redoc. @@ -90,33 +82,33 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png) -### OpenAPI +### OpenAPI { #openapi } -**FastAPI** 使用定義 API 的 **OpenAPI** 標準來生成一個 「schema」 與你的所有 API。 +**FastAPI** 使用定義 API 的 **OpenAPI** 標準來生成一個「schema」，涵蓋你的全部 API。 -#### 「Schema」 +#### 「Schema」 { #schema } 「schema」是對某個事物的定義或描述。它並不是實作它的程式碼，而僅僅是一個抽象的描述。 -#### API 「schema」 +#### API 「schema」 { #api-schema } 在這種情況下，OpenAPI 是一個規範，它規定了如何定義 API 的 schema。 這個 schema 定義包含了你的 API 路徑、可能接收的參數等內容。 -#### 資料 「schema」 +#### 資料「schema」 { #data-schema } 「schema」這個術語也可能指某些資料的結構，比如 JSON 內容的結構。 在這種情況下，它指的是 JSON 的屬性、資料型別等。 -#### OpenAPI 和 JSON Schema +#### OpenAPI 和 JSON Schema { #openapi-and-json-schema } -OpenAPI 定義了 API 的 schema。這個 schema 包含了使用 **JSON Schema** 定義的資料，這是 JSON 資料 schema 的標準。 +OpenAPI 為你的 API 定義了 API 的 schema。而該 schema 會包含你的 API 所傳送與接收資料的定義（或稱「schemas」），使用 **JSON Schema**，這是 JSON 資料 schema 的標準。 -#### 檢查 `openapi.json` +#### 檢查 `openapi.json` { #check-the-openapi-json } -如果你好奇原始的 OpenAPI schema 長什麼樣子，FastAPI 會自動生成一個包含所有 API 描述的 JSON (schema)。 +如果你好奇原始的 OpenAPI schema 長什麼樣子，FastAPI 會自動生成一個包含所有 API 描述的 JSON（schema）。 你可以直接在 http://127.0.0.1:8000/openapi.json 查看它。 @@ -143,23 +135,59 @@ OpenAPI 定義了 API 的 schema。這個 schema 包含了使用 **JSON Schema** ... ``` -#### OpenAPI 的用途 +#### OpenAPI 的用途 { #what-is-openapi-for } OpenAPI schema 驅動了兩個互動式文件系統。 而且有許多替代方案，所有這些都是基於 OpenAPI。你可以輕鬆地將任何這些替代方案添加到使用 **FastAPI** 建置的應用程式中。 -你也可以用它自動生成程式碼，讓前端、手機應用程式或物聯網設備等與你的 API 進行通訊。 +你也可以用它自動生成程式碼，讓用戶端與你的 API 通訊。例如前端、手機或物聯網（IoT）應用程式。 -## 逐步回顧 +### 部署你的應用程式（可選） { #deploy-your-app-optional } -### 第一步：引入 `FastAPI` +你可以選擇將你的 FastAPI 應用程式部署到 FastAPI Cloud，如果還沒有，去加入候補名單吧。🚀 -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py h1[1] *} +如果你已經有 **FastAPI Cloud** 帳號（我們已從候補名單邀請你 😉），你可以用一個指令部署你的應用程式。 + +部署之前，先確保你已登入： + +
+ +```console +$ fastapi login + +You are logged in to FastAPI Cloud 🚀 +``` + +
+ +接著部署你的應用程式： + +
+ +```console +$ fastapi deploy + +Deploying to FastAPI Cloud... + +✅ Deployment successful! + +🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev +``` + +
+ +就這樣！現在你可以透過該 URL 存取你的應用程式了。✨ + +## 逐步回顧 { #recap-step-by-step } + +### 第一步：引入 `FastAPI` { #step-1-import-fastapi } + +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[1] *} `FastAPI` 是一個 Python 類別，提供所有 API 的全部功能。 -/// note | Technical Details +/// note | 技術細節 `FastAPI` 是一個直接繼承自 `Starlette` 的類別。 @@ -167,17 +195,17 @@ OpenAPI schema 驅動了兩個互動式文件系統。 /// -### 第二步：建立一個 `FastAPI` 「實例」 +### 第二步：建立一個 `FastAPI`「實例」 { #step-2-create-a-fastapi-instance } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py h1[3] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[3] *} 這裡的 `app` 變數將會是 `FastAPI` 類別的「實例」。 這將是你建立所有 API 的主要互動點。 -### 第三步：建立一個 *路徑操作* +### 第三步：建立一個「路徑操作」 { #step-3-create-a-path-operation } -#### 路徑 +#### 路徑 { #path } 這裡的「路徑」指的是 URL 中自第一個 `/` 以後的部分。 @@ -201,7 +229,7 @@ https://example.com/items/foo 在建置 API 時，「路徑」是分離「關注點」和「資源」的主要方式。 -#### 操作 +#### 操作 { #operation } 這裡的「操作」指的是 HTTP 的「方法」之一。 @@ -236,16 +264,16 @@ https://example.com/items/foo 我們將會稱它們為「**操作**」。 -#### 定義一個 *路徑操作裝飾器* +#### 定義一個「路徑操作裝飾器」 { #define-a-path-operation-decorator } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py h1[6] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[6] *} `@app.get("/")` 告訴 **FastAPI** 那個函式負責處理請求： * 路徑 `/` * 使用 get操作 -/// info | `@decorator` Info +/// info | `@decorator` 說明 Python 中的 `@something` 語法被稱為「裝飾器」。 @@ -253,7 +281,7 @@ Python 中的 `@something` 語法被稱為「裝飾器」。 一個「裝飾器」會對下面的函式做一些事情。 -在這種情況下，這個裝飾器告訴 **FastAPI** 那個函式對應於 **路徑** `/` 和 **操作** `get`. +在這種情況下，這個裝飾器告訴 **FastAPI** 那個函式對應於 **路徑** `/` 和 **操作** `get`。 這就是「**路徑操作裝飾器**」。 @@ -284,27 +312,27 @@ Python 中的 `@something` 語法被稱為「裝飾器」。 /// -### 第四步：定義 **路徑操作函式** +### 第四步：定義「路徑操作函式」 { #step-4-define-the-path-operation-function } 這是我們的「**路徑操作函式**」： -* **path**: 是 `/`. -* **operation**: 是 `get`. -* **function**: 是裝飾器下面的函式（在 `@app.get("/")` 下面）。 +* **path**：是 `/`。 +* **operation**：是 `get`。 +* **function**：是裝飾器下面的函式（在 `@app.get("/")` 下面）。 -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py h1[7] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[7] *} 這就是一個 Python 函式。 -它將會在 **FastAPI** 收到一個請求時被呼叫，使用 `GET` 操作。 +它將會在 **FastAPI** 收到一個使用 `GET` 操作、網址為「`/`」的請求時被呼叫。 在這種情況下，它是一個 `async` 函式。 --- -你可以將它定義為一個正常的函式，而不是 `async def`: +你也可以將它定義為一般函式，而不是 `async def`： -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003.py h1[7] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py39.py hl[7] *} /// note @@ -312,9 +340,9 @@ Python 中的 `@something` 語法被稱為「裝飾器」。 /// -### 第五步：回傳內容 +### 第五步：回傳內容 { #step-5-return-the-content } -{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py h1[8] *} +{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[8] *} 你可以返回一個 `dict`、`list`、單個值作為 `str`、`int` 等。 @@ -322,10 +350,31 @@ Python 中的 `@something` 語法被稱為「裝飾器」。 有很多其他物件和模型會自動轉換為 JSON（包括 ORMs，等等）。試用你最喜歡的，很有可能它們已經有支援。 -## 回顧 +### 第六步：部署 { #step-6-deploy-it } -* 引入 `FastAPI`. +用一行指令將你的應用程式部署到 **FastAPI Cloud**：`fastapi deploy`。🎉 + +#### 關於 FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud } + +**FastAPI Cloud** 由 **FastAPI** 的作者與團隊打造。 + +它讓你以最小的成本完成 API 的**建置**、**部署**與**存取**流程。 + +它把用 FastAPI 開發應用的同樣**開發者體驗**帶到將應用**部署**到雲端的流程中。🎉 + +FastAPI Cloud 也是「FastAPI 與其好友」這些開源專案的主要贊助與資金提供者。✨ + +#### 部署到其他雲端供應商 { #deploy-to-other-cloud-providers } + +FastAPI 是開源並基於標準的。你可以把 FastAPI 應用部署到你選擇的任何雲端供應商。 + +依照你的雲端供應商的指南部署 FastAPI 應用吧。🤓 + +## 回顧 { #recap } + +* 引入 `FastAPI`。 * 建立一個 `app` 實例。 -* 寫一個 **路徑操作裝飾器** 使用裝飾器像 `@app.get("/")`。 -* 定義一個 **路徑操作函式**；例如，`def root(): ...`。 +* 寫一個「路徑操作裝飾器」，像是 `@app.get("/")`。 +* 定義一個「路徑操作函式」；例如，`def root(): ...`。 * 使用命令 `fastapi dev` 執行開發伺服器。 +* 可選：使用 `fastapi deploy` 部署你的應用程式。 diff --git a/docs/zh-hant/docs/tutorial/index.md b/docs/zh-hant/docs/tutorial/index.md index ae0056f52..5e1961fd7 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/tutorial/index.md +++ b/docs/zh-hant/docs/tutorial/index.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 教學 - 使用者指南 +# 教學 - 使用者指南 { #tutorial-user-guide } 本教學將一步一步展示如何使用 **FastAPI** 及其大多數功能。 @@ -6,7 +6,7 @@ 它也被設計成可作為未來的參考，讓你隨時回來查看所需的內容。 -## 運行程式碼 +## 運行程式碼 { #run-the-code } 所有程式碼區塊都可以直接複製和使用（它們實際上是經過測試的 Python 檔案）。 @@ -15,48 +15,39 @@
```console -$ fastapi dev main.py -INFO Using path main.py -INFO Resolved absolute path /home/user/code/awesomeapp/main.py -INFO Searching for package file structure from directories with __init__.py files -INFO Importing from /home/user/code/awesomeapp +$ fastapi dev main.py - ╭─ Python module file ─╮ - │ │ - │ 🐍 main.py │ - │ │ - ╰──────────────────────╯ + FastAPI Starting development server 🚀 -INFO Importing module main -INFO Found importable FastAPI app + Searching for package file structure from directories + with __init__.py files + Importing from /home/user/code/awesomeapp - ╭─ Importable FastAPI app ─╮ - │ │ - │ from main import app │ - │ │ - ╰──────────────────────────╯ + module 🐍 main.py -INFO Using import string main:app + code Importing the FastAPI app object from the module with + the following code: - ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ - │ │ - │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ - │ │ - │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ - │ │ - │ Running in development mode, for production use: │ - │ │ - │ fastapi run │ - │ │ - ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ + from main import app -INFO: Will watch for changes in these directories: ['/home/user/code/awesomeapp'] -INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) -INFO: Started reloader process [2265862] using WatchFiles -INFO: Started server process [2265873] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. - + app Using import string: main:app + + server Server started at http://127.0.0.1:8000 + server Documentation at http://127.0.0.1:8000/docs + + tip Running in development mode, for production use: + fastapi run + + Logs: + + INFO Will watch for changes in these directories: + ['/home/user/code/awesomeapp'] + INFO Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C + to quit) + INFO Started reloader process [383138] using WatchFiles + INFO Started server process [383153] + INFO Waiting for application startup. + INFO Application startup complete. ```
@@ -67,7 +58,7 @@ $ fastapi dev -/// note +/// note | 注意 -當你使用 `pip install "fastapi[standard]"` 安裝時，會包含一些預設的可選標準依賴項。 +當你使用 `pip install "fastapi[standard]"` 安裝時，會包含一些預設的可選標準依賴項，其中包括 `fastapi-cloud-cli`，它可以讓你部署到 FastAPI Cloud。 -如果你不想包含那些可選的依賴項，你可以使用 `pip install fastapi` 來安裝。 +如果你不想包含那些可選的依賴項，你可以改為安裝 `pip install fastapi`。 + +如果你想安裝標準依賴項，但不包含 `fastapi-cloud-cli`，可以使用 `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"` 安裝。 /// -## 進階使用者指南 +## 進階使用者指南 { #advanced-user-guide } -還有一個**進階使用者指南**你可以稍後閱讀。 +還有一個**進階使用者指南**你可以在讀完這個**教學 - 使用者指南**後再閱讀。 **進階使用者指南**建立在這個教學之上，使用相同的概念，並教你一些額外的功能。 diff --git a/docs/zh-hant/docs/tutorial/query-param-models.md b/docs/zh-hant/docs/tutorial/query-param-models.md index 76ee74016..e36028199 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/tutorial/query-param-models.md +++ b/docs/zh-hant/docs/tutorial/query-param-models.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 查詢參數模型 +# 查詢參數模型 { #query-parameter-models } 如果你有一組具有相關性的**查詢參數**，你可以建立一個 **Pydantic 模型**來聲明它們。 @@ -10,7 +10,7 @@ FastAPI 從 `0.115.0` 版本開始支援這個特性。🤓 /// -## 使用 Pydantic 模型的查詢參數 +## 使用 Pydantic 模型的查詢參數 { #query-parameters-with-a-pydantic-model } 在一個 **Pydantic 模型**中聲明你需要的**查詢參數**，然後將參數聲明為 `Query`： @@ -18,7 +18,7 @@ FastAPI 從 `0.115.0` 版本開始支援這個特性。🤓 **FastAPI** 將會從請求的**查詢參數**中**提取**出**每個欄位**的資料，並將其提供給你定義的 Pydantic 模型。 -## 查看文件 +## 查看文件 { #check-the-docs } 你可以在 `/docs` 頁面的 UI 中查看查詢參數： @@ -26,7 +26,7 @@ FastAPI 從 `0.115.0` 版本開始支援這個特性。🤓 -## 禁止額外的查詢參數 +## 禁止額外的查詢參數 { #forbid-extra-query-parameters } 在一些特殊的使用場景中（可能不是很常見），你可能希望**限制**你要收到的查詢參數。 @@ -57,7 +57,7 @@ https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus } ``` -## 總結 +## 總結 { #summary } 你可以使用 **Pydantic 模型**在 **FastAPI** 中聲明**查詢參數**。😎 diff --git a/docs/zh-hant/docs/virtual-environments.md b/docs/zh-hant/docs/virtual-environments.md index d8e31e08e..acd1d914e 100644 --- a/docs/zh-hant/docs/virtual-environments.md +++ b/docs/zh-hant/docs/virtual-environments.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 虛擬環境 +# 虛擬環境 { #virtual-environments } 當你在 Python 專案中工作時，你可能會需要使用一個**虛擬環境**（或類似的機制）來隔離你為每個專案安裝的套件。 @@ -26,7 +26,7 @@ /// -## 建立一個專案 +## 建立一個專案 { #create-a-project } 首先，為你的專案建立一個目錄。 @@ -51,7 +51,7 @@ $ cd awesome-project -## 建立一個虛擬環境 +## 建立一個虛擬環境 { #create-a-virtual-environment } 在開始一個 Python 專案的**第一時間**，**在你的專案內部**建立一個虛擬環境。 @@ -114,7 +114,7 @@ $ uv venv /// -## 啟動虛擬環境 +## 啟動虛擬環境 { #activate-the-virtual-environment } 啟動新的虛擬環境來確保你運行的任何 Python 指令或安裝的套件都能使用到它。 @@ -166,11 +166,11 @@ $ source .venv/Scripts/activate 每次你在這個環境中安裝一個**新的套件**時，都需要**重新啟動**這個環境。 -這麼做確保了當你使用一個由這個套件安裝的**終端（CLI）程式**時，你使用的是你的虛擬環境中的程式，而不是全域安裝、可能版本不同的程式。 +這麼做確保了當你使用一個由這個套件安裝的**終端（CLI）程式**時，你使用的是你的虛擬環境中的程式，而不是全域安裝、可能版本不同的程式。 /// -## 檢查虛擬環境是否啟動 +## 檢查虛擬環境是否啟動 { #check-the-virtual-environment-is-active } 檢查虛擬環境是否啟動（前面的指令是否生效）。 @@ -212,7 +212,7 @@ C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python //// -## 升級 `pip` +## 升級 `pip` { #upgrade-pip } /// tip @@ -242,7 +242,27 @@ $ python -m pip install --upgrade pip -## 加入 `.gitignore` +/// tip | 注意 + +有時你在嘗試升級 pip 時，可能會遇到 **`No module named pip`** 的錯誤。 + +如果發生這種情況，請用下面的指令安裝並升級 pip： + +
+ +```console +$ python -m ensurepip --upgrade + +---> 100% +``` + +
+ +此指令會在未安裝 pip 時為你安裝它，並確保安裝的 pip 版本至少與 `ensurepip` 所提供的版本一樣新。 + +/// + +## 加入 `.gitignore` { #add-gitignore } 如果你使用 **Git**（這是你應該使用的），加入一個 `.gitignore` 檔案來排除你的 `.venv` 中的所有內容。 @@ -282,7 +302,7 @@ $ echo "*" > .venv/.gitignore /// -## 安裝套件 +## 安裝套件 { #install-packages } 在啟用虛擬環境後，你可以在其中安裝套件。 @@ -294,7 +314,7 @@ $ echo "*" > .venv/.gitignore /// -### 直接安裝套件 +### 直接安裝套件 { #install-packages-directly } 如果你急於安裝，不想使用檔案來聲明專案的套件依賴，你可以直接安裝它們。 @@ -333,7 +353,7 @@ $ uv pip install "fastapi[standard]" //// -### 從 `requirements.txt` 安裝 +### 從 `requirements.txt` 安裝 { #install-from-requirements-txt } 如果你有一個 `requirements.txt` 檔案，你可以使用它來安裝其中的套件。 @@ -376,7 +396,7 @@ pydantic==2.8.0 /// -## 執行程式 +## 執行程式 { #run-your-program } 在啟用虛擬環境後，你可以執行你的程式，它將使用虛擬環境中的 Python 和你在其中安裝的套件。 @@ -390,7 +410,7 @@ Hello World -## 設定編輯器 +## 設定編輯器 { #configure-your-editor } 你可能會用到編輯器，請確保設定它使用你建立的相同虛擬環境（它可能會自動偵測到），以便你可以獲得自動完成和内嵌錯誤提示。 @@ -405,7 +425,7 @@ Hello World /// -## 退出虛擬環境 +## 退出虛擬環境 { #deactivate-the-virtual-environment } 當你完成工作後，你可以**退出**虛擬環境。 @@ -419,7 +439,7 @@ $ deactivate 這樣，當你執行 `python` 時它不會嘗試從已安裝套件的虛擬環境中執行。 -## 開始工作 +## 開始工作 { #ready-to-work } 現在你已經準備好開始你的工作了。 @@ -433,7 +453,7 @@ $ deactivate /// -## 為什麼要使用虛擬環境 +## 為什麼要使用虛擬環境 { #why-virtual-environments } 你需要安裝 Python 才能使用 FastAPI。 @@ -443,7 +463,7 @@ $ deactivate 然而，如果你直接使用 `pip`，套件將會安裝在你的**全域 Python 環境**中（即 Python 的全域安裝）。 -### 存在的問題 +### 存在的問題 { #the-problem } 那麼，在全域 Python 環境中安裝套件有什麼問題呢？ @@ -526,7 +546,7 @@ Python 套件在推出**新版本**時通常會儘量**避免破壞性更改** 此外，取決於你的操作系統（例如 Linux、Windows、macOS），它可能已經預先安裝了 Python。在這種情況下，它可能已經有一些系統所需的套件和特定版本。如果你在全域 Python 環境中安裝套件，可能會**破壞**某些隨作業系統一起安裝的程式。 -## 套件安裝在哪裡 +## 套件安裝在哪裡 { #where-are-packages-installed } 當你安裝 Python 時，它會在你的電腦中建立一些目錄並放置一些檔案。 @@ -552,7 +572,7 @@ $ pip install "fastapi[standard]" 預設情況下，這些下載和解壓的檔案會放置於隨 Python 安裝的目錄中，即**全域環境**。 -## 什麼是虛擬環境 +## 什麼是虛擬環境 { #what-are-virtual-environments } 解決套件都安裝在全域環境中的問題方法是為你所做的每個專案使用一個**虛擬環境**。 @@ -577,7 +597,7 @@ flowchart TB stone-project ~~~ azkaban-project ``` -## 啟用虛擬環境意味著什麼 +## 啟用虛擬環境意味著什麼 { #what-does-activating-a-virtual-environment-mean } 當你啟用了虛擬環境，例如： @@ -714,7 +734,7 @@ C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python 啟用虛擬環境還會改變其他一些內容，但這是它所做的最重要的事情之一。 -## 檢查虛擬環境 +## 檢查虛擬環境 { #checking-a-virtual-environment } 當你檢查虛擬環境是否啟動時，例如： @@ -766,7 +786,7 @@ C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python /// -## 為什麼要停用虛擬環境 +## 為什麼要停用虛擬環境 { #why-deactivate-a-virtual-environment } 例如，你可能正在一個專案 `philosophers-stone` 上工作，**啟動了該虛擬環境**，安裝了套件並使用了該環境， @@ -820,7 +840,7 @@ I solemnly swear 🐺 -## 替代方案 +## 替代方案 { #alternatives } 這是一個簡單的指南，幫助你入門並教會你如何理解一切**底層**的原理。 @@ -837,7 +857,7 @@ I solemnly swear 🐺 * 確保你有一個**精確**的套件和版本集合來安裝，包括它們的依賴項，這樣你可以確保專案在生產環境中運行的狀態與開發時在你的電腦上運行的狀態完全相同，這被稱為**鎖定** * 還有很多其他功能 -## 結論 +## 結論 { #conclusion } 如果你讀過並理解了所有這些，現在**你對虛擬環境的了解已超過許多開發者**。🤓 diff --git a/fastapi/__init__.py b/fastapi/__init__.py index 6133787b0..580919a81 100644 --- a/fastapi/__init__.py +++ b/fastapi/__init__.py @@ -1,6 +1,6 @@ """FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production""" -__version__ = "0.128.0" +__version__ = "0.128.4" from starlette import status as status diff --git a/fastapi/_compat/__init__.py b/fastapi/_compat/__init__.py index 3dfaf9b71..4581c38c8 100644 --- a/fastapi/_compat/__init__.py +++ b/fastapi/_compat/__init__.py @@ -1,8 +1,14 @@ -from .shared import PYDANTIC_V2 as PYDANTIC_V2 from .shared import PYDANTIC_VERSION_MINOR_TUPLE as PYDANTIC_VERSION_MINOR_TUPLE from .shared import annotation_is_pydantic_v1 as annotation_is_pydantic_v1 from .shared import field_annotation_is_scalar as field_annotation_is_scalar -from .shared import is_pydantic_v1_model_class as is_pydantic_v1_model_class +from .shared import ( + field_annotation_is_scalar_sequence as field_annotation_is_scalar_sequence, +) +from .shared import field_annotation_is_sequence as field_annotation_is_sequence +from .shared import ( + is_bytes_or_nonable_bytes_annotation as is_bytes_or_nonable_bytes_annotation, +) +from .shared import is_bytes_sequence_annotation as is_bytes_sequence_annotation from .shared import is_pydantic_v1_model_instance as is_pydantic_v1_model_instance from .shared import ( is_uploadfile_or_nonable_uploadfile_annotation as is_uploadfile_or_nonable_uploadfile_annotation, @@ -13,28 +19,21 @@ from .shared import ( from .shared import lenient_issubclass as lenient_issubclass from .shared import sequence_types as sequence_types from .shared import value_is_sequence as value_is_sequence -from .v2 import BaseConfig as BaseConfig from .v2 import ModelField as ModelField from .v2 import PydanticSchemaGenerationError as PydanticSchemaGenerationError from .v2 import RequiredParam as RequiredParam from .v2 import Undefined as Undefined -from .v2 import UndefinedType as UndefinedType from .v2 import Url as Url -from .v2 import Validator as Validator -from .v2 import _regenerate_error_with_loc as _regenerate_error_with_loc from .v2 import copy_field_info as copy_field_info from .v2 import create_body_model as create_body_model from .v2 import evaluate_forwardref as evaluate_forwardref from .v2 import get_cached_model_fields as get_cached_model_fields -from .v2 import get_compat_model_name_map as get_compat_model_name_map from .v2 import get_definitions as get_definitions +from .v2 import get_flat_models_from_fields as get_flat_models_from_fields from .v2 import get_missing_field_error as get_missing_field_error +from .v2 import get_model_name_map as get_model_name_map from .v2 import get_schema_from_model_field as get_schema_from_model_field -from .v2 import is_bytes_field as is_bytes_field -from .v2 import is_bytes_sequence_field as is_bytes_sequence_field from .v2 import is_scalar_field as is_scalar_field -from .v2 import is_scalar_sequence_field as is_scalar_sequence_field -from .v2 import is_sequence_field as is_sequence_field from .v2 import serialize_sequence_value as serialize_sequence_value from .v2 import ( with_info_plain_validator_function as with_info_plain_validator_function, diff --git a/fastapi/_compat/shared.py b/fastapi/_compat/shared.py index 68b9bbdf1..c009da8fd 100644 --- a/fastapi/_compat/shared.py +++ b/fastapi/_compat/shared.py @@ -8,6 +8,7 @@ from dataclasses import is_dataclass from typing import ( Annotated, Any, + TypeVar, Union, ) @@ -15,7 +16,9 @@ from fastapi.types import UnionType from pydantic import BaseModel from pydantic.version import VERSION as PYDANTIC_VERSION from starlette.datastructures import UploadFile -from typing_extensions import get_args, get_origin +from typing_extensions import TypeGuard, get_args, get_origin + +_T = TypeVar("_T") # Copy from Pydantic: pydantic/_internal/_typing_extra.py if sys.version_info < (3, 10): @@ -28,7 +31,6 @@ else: ) # pyright: ignore[reportAttributeAccessIssue] PYDANTIC_VERSION_MINOR_TUPLE = tuple(int(x) for x in PYDANTIC_VERSION.split(".")[:2]) -PYDANTIC_V2 = PYDANTIC_VERSION_MINOR_TUPLE[0] == 2 sequence_annotation_to_type = { @@ -40,15 +42,13 @@ sequence_annotation_to_type = { deque: deque, } -sequence_types = tuple(sequence_annotation_to_type.keys()) - -Url: type[Any] +sequence_types: tuple[type[Any], ...] = tuple(sequence_annotation_to_type.keys()) -# Copy of Pydantic: pydantic/_internal/_utils.py +# Copy of Pydantic: pydantic/_internal/_utils.py with added TypeGuard def lenient_issubclass( - cls: Any, class_or_tuple: Union[type[Any], tuple[type[Any], ...], None] -) -> bool: + cls: Any, class_or_tuple: Union[type[_T], tuple[type[_T], ...], None] +) -> TypeGuard[type[_T]]: try: return isinstance(cls, type) and issubclass(cls, class_or_tuple) # type: ignore[arg-type] except TypeError: # pragma: no cover @@ -178,16 +178,26 @@ def is_uploadfile_sequence_annotation(annotation: Any) -> bool: def is_pydantic_v1_model_instance(obj: Any) -> bool: - with warnings.catch_warnings(): - warnings.simplefilter("ignore", UserWarning) - from pydantic import v1 + # TODO: remove this function once the required version of Pydantic fully + # removes pydantic.v1 + try: + with warnings.catch_warnings(): + warnings.simplefilter("ignore", UserWarning) + from pydantic import v1 + except ImportError: # pragma: no cover + return False return isinstance(obj, v1.BaseModel) def is_pydantic_v1_model_class(cls: Any) -> bool: - with warnings.catch_warnings(): - warnings.simplefilter("ignore", UserWarning) - from pydantic import v1 + # TODO: remove this function once the required version of Pydantic fully + # removes pydantic.v1 + try: + with warnings.catch_warnings(): + warnings.simplefilter("ignore", UserWarning) + from pydantic import v1 + except ImportError: # pragma: no cover + return False return lenient_issubclass(cls, v1.BaseModel) diff --git a/fastapi/_compat/v2.py b/fastapi/_compat/v2.py index dae78a32e..87b9fb47f 100644 --- a/fastapi/_compat/v2.py +++ b/fastapi/_compat/v2.py @@ -1,7 +1,7 @@ import re import warnings from collections.abc import Sequence -from copy import copy, deepcopy +from copy import copy from dataclasses import dataclass, is_dataclass from enum import Enum from functools import lru_cache @@ -12,7 +12,7 @@ from typing import ( cast, ) -from fastapi._compat import shared +from fastapi._compat import lenient_issubclass, shared from fastapi.openapi.constants import REF_TEMPLATE from fastapi.types import IncEx, ModelNameMap, UnionType from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, TypeAdapter, create_model @@ -23,29 +23,20 @@ from pydantic._internal._schema_generation_shared import ( # type: ignore[attr- GetJsonSchemaHandler as GetJsonSchemaHandler, ) from pydantic._internal._typing_extra import eval_type_lenient -from pydantic._internal._utils import lenient_issubclass as lenient_issubclass from pydantic.fields import FieldInfo as FieldInfo from pydantic.json_schema import GenerateJsonSchema as GenerateJsonSchema from pydantic.json_schema import JsonSchemaValue as JsonSchemaValue from pydantic_core import CoreSchema as CoreSchema -from pydantic_core import PydanticUndefined, PydanticUndefinedType +from pydantic_core import PydanticUndefined from pydantic_core import Url as Url +from pydantic_core.core_schema import ( + with_info_plain_validator_function as with_info_plain_validator_function, +) from typing_extensions import Literal, get_args, get_origin -try: - from pydantic_core.core_schema import ( - with_info_plain_validator_function as with_info_plain_validator_function, - ) -except ImportError: # pragma: no cover - from pydantic_core.core_schema import ( - general_plain_validator_function as with_info_plain_validator_function, # noqa: F401 - ) - RequiredParam = PydanticUndefined Undefined = PydanticUndefined -UndefinedType = PydanticUndefinedType evaluate_forwardref = eval_type_lenient -Validator = Any # TODO: remove when dropping support for Pydantic < v2.12.3 _Attrs = { @@ -87,14 +78,6 @@ def asdict(field_info: FieldInfo) -> dict[str, Any]: } -class BaseConfig: - pass - - -class ErrorWrapper(Exception): - pass - - @dataclass class ModelField: field_info: FieldInfo @@ -119,18 +102,10 @@ class ModelField: sa = self.field_info.serialization_alias return sa or None - @property - def required(self) -> bool: - return self.field_info.is_required() - @property def default(self) -> Any: return self.get_default() - @property - def type_(self) -> Any: - return self.field_info.annotation - def __post_init__(self) -> None: with warnings.catch_warnings(): # Pydantic >= 2.12.0 warns about field specific metadata that is unused @@ -143,8 +118,8 @@ class ModelField: warnings.simplefilter( "ignore", category=UnsupportedFieldAttributeWarning ) - # TODO: remove after dropping support for Python 3.8 and - # setting the min Pydantic to v2.12.3 that adds asdict() + # TODO: remove after setting the min Pydantic to v2.12.3 + # that adds asdict(), and use self.field_info.asdict() instead field_dict = asdict(self.field_info) annotated_args = ( field_dict["annotation"], @@ -169,11 +144,11 @@ class ModelField: values: dict[str, Any] = {}, # noqa: B006 *, loc: tuple[Union[int, str], ...] = (), - ) -> tuple[Any, Union[list[dict[str, Any]], None]]: + ) -> tuple[Any, list[dict[str, Any]]]: try: return ( self._type_adapter.validate_python(value, from_attributes=True), - None, + [], ) except ValidationError as exc: return None, _regenerate_error_with_loc( @@ -284,9 +259,9 @@ def get_definitions( for model in flat_serialization_models ] flat_model_fields = flat_validation_model_fields + flat_serialization_model_fields - input_types = {f.type_ for f in fields} + input_types = {f.field_info.annotation for f in fields} unique_flat_model_fields = { - f for f in flat_model_fields if f.type_ not in input_types + f for f in flat_model_fields if f.field_info.annotation not in input_types } inputs = [ ( @@ -305,94 +280,12 @@ def get_definitions( if "description" in item_def: item_description = cast(str, item_def["description"]).split("\f")[0] item_def["description"] = item_description - new_mapping, new_definitions = _remap_definitions_and_field_mappings( - model_name_map=model_name_map, - definitions=definitions, # type: ignore[arg-type] - field_mapping=field_mapping, - ) - return new_mapping, new_definitions - - -def _replace_refs( - *, - schema: dict[str, Any], - old_name_to_new_name_map: dict[str, str], -) -> dict[str, Any]: - new_schema = deepcopy(schema) - for key, value in new_schema.items(): - if key == "$ref": - value = schema["$ref"] - if isinstance(value, str): - ref_name = schema["$ref"].split("/")[-1] - if ref_name in old_name_to_new_name_map: - new_name = old_name_to_new_name_map[ref_name] - new_schema["$ref"] = REF_TEMPLATE.format(model=new_name) - continue - if isinstance(value, dict): - new_schema[key] = _replace_refs( - schema=value, - old_name_to_new_name_map=old_name_to_new_name_map, - ) - elif isinstance(value, list): - new_value = [] - for item in value: - if isinstance(item, dict): - new_item = _replace_refs( - schema=item, - old_name_to_new_name_map=old_name_to_new_name_map, - ) - new_value.append(new_item) - - else: - new_value.append(item) - new_schema[key] = new_value - return new_schema - - -def _remap_definitions_and_field_mappings( - *, - model_name_map: ModelNameMap, - definitions: dict[str, Any], - field_mapping: dict[ - tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], JsonSchemaValue - ], -) -> tuple[ - dict[tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], JsonSchemaValue], - dict[str, Any], -]: - old_name_to_new_name_map = {} - for field_key, schema in field_mapping.items(): - model = field_key[0].type_ - if model not in model_name_map or "$ref" not in schema: - continue - new_name = model_name_map[model] - old_name = schema["$ref"].split("/")[-1] - if old_name in {f"{new_name}-Input", f"{new_name}-Output"}: - continue - old_name_to_new_name_map[old_name] = new_name - - new_field_mapping: dict[ - tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], JsonSchemaValue - ] = {} - for field_key, schema in field_mapping.items(): - new_schema = _replace_refs( - schema=schema, - old_name_to_new_name_map=old_name_to_new_name_map, - ) - new_field_mapping[field_key] = new_schema - - new_definitions = {} - for key, value in definitions.items(): - if key in old_name_to_new_name_map: - new_key = old_name_to_new_name_map[key] - else: - new_key = key - new_value = _replace_refs( - schema=value, - old_name_to_new_name_map=old_name_to_new_name_map, - ) - new_definitions[new_key] = new_value - return new_field_mapping, new_definitions + # definitions: dict[DefsRef, dict[str, Any]] + # but mypy complains about general str in other places that are not declared as + # DefsRef, although DefsRef is just str: + # DefsRef = NewType('DefsRef', str) + # So, a cast to simplify the types here + return field_mapping, cast(dict[str, dict[str, Any]], definitions) def is_scalar_field(field: ModelField) -> bool: @@ -403,22 +296,6 @@ def is_scalar_field(field: ModelField) -> bool: ) and not isinstance(field.field_info, params.Body) -def is_sequence_field(field: ModelField) -> bool: - return shared.field_annotation_is_sequence(field.field_info.annotation) - - -def is_scalar_sequence_field(field: ModelField) -> bool: - return shared.field_annotation_is_scalar_sequence(field.field_info.annotation) - - -def is_bytes_field(field: ModelField) -> bool: - return shared.is_bytes_or_nonable_bytes_annotation(field.type_) - - -def is_bytes_sequence_field(field: ModelField) -> bool: - return shared.is_bytes_sequence_annotation(field.type_) - - def copy_field_info(*, field_info: FieldInfo, annotation: Any) -> FieldInfo: cls = type(field_info) merged_field_info = cls.from_annotation(annotation) @@ -441,7 +318,7 @@ def serialize_sequence_value(*, field: ModelField, value: Any) -> Sequence[Any]: return shared.sequence_annotation_to_type[origin_type](value) # type: ignore[no-any-return,index] -def get_missing_field_error(loc: tuple[str, ...]) -> dict[str, Any]: +def get_missing_field_error(loc: tuple[Union[int, str], ...]) -> dict[str, Any]: error = ValidationError.from_exception_data( "Field required", [{"type": "missing", "loc": loc, "input": {}}] ).errors(include_url=False)[0] @@ -499,17 +376,6 @@ def get_model_name_map(unique_models: TypeModelSet) -> dict[TypeModelOrEnum, str return {v: k for k, v in name_model_map.items()} -def get_compat_model_name_map(fields: list[ModelField]) -> ModelNameMap: - all_flat_models: TypeModelSet = set() - - v2_model_fields = [field for field in fields if isinstance(field, ModelField)] - v2_flat_models = get_flat_models_from_fields(v2_model_fields, known_models=set()) - all_flat_models = all_flat_models.union(v2_flat_models) - - model_name_map = get_model_name_map(all_flat_models) - return model_name_map - - def get_flat_models_from_model( model: type["BaseModel"], known_models: Union[TypeModelSet, None] = None ) -> TypeModelSet: @@ -525,10 +391,11 @@ def get_flat_models_from_annotation( origin = get_origin(annotation) if origin is not None: for arg in get_args(annotation): - if lenient_issubclass(arg, (BaseModel, Enum)) and arg not in known_models: - known_models.add(arg) - if lenient_issubclass(arg, BaseModel): - get_flat_models_from_model(arg, known_models=known_models) + if lenient_issubclass(arg, (BaseModel, Enum)): + if arg not in known_models: + known_models.add(arg) # type: ignore[arg-type] + if lenient_issubclass(arg, BaseModel): + get_flat_models_from_model(arg, known_models=known_models) else: get_flat_models_from_annotation(arg, known_models=known_models) return known_models @@ -537,7 +404,7 @@ def get_flat_models_from_annotation( def get_flat_models_from_field( field: ModelField, known_models: TypeModelSet ) -> TypeModelSet: - field_type = field.type_ + field_type = field.field_info.annotation if lenient_issubclass(field_type, BaseModel): if field_type in known_models: return known_models diff --git a/fastapi/dependencies/utils.py b/fastapi/dependencies/utils.py index fc5dfed85..80f9c76e9 100644 --- a/fastapi/dependencies/utils.py +++ b/fastapi/dependencies/utils.py @@ -21,18 +21,17 @@ from fastapi._compat import ( ModelField, RequiredParam, Undefined, - _regenerate_error_with_loc, copy_field_info, create_body_model, evaluate_forwardref, field_annotation_is_scalar, + field_annotation_is_scalar_sequence, + field_annotation_is_sequence, get_cached_model_fields, get_missing_field_error, - is_bytes_field, - is_bytes_sequence_field, + is_bytes_or_nonable_bytes_annotation, + is_bytes_sequence_annotation, is_scalar_field, - is_scalar_sequence_field, - is_sequence_field, is_uploadfile_or_nonable_uploadfile_annotation, is_uploadfile_sequence_annotation, lenient_issubclass, @@ -51,7 +50,7 @@ from fastapi.logger import logger from fastapi.security.oauth2 import SecurityScopes from fastapi.types import DependencyCacheKey from fastapi.utils import create_model_field, get_path_param_names -from pydantic import BaseModel +from pydantic import BaseModel, Json from pydantic.fields import FieldInfo from starlette.background import BackgroundTasks as StarletteBackgroundTasks from starlette.concurrency import run_in_threadpool @@ -66,6 +65,7 @@ from starlette.requests import HTTPConnection, Request from starlette.responses import Response from starlette.websockets import WebSocket from typing_extensions import Literal, get_args, get_origin +from typing_inspection.typing_objects import is_typealiastype multipart_not_installed_error = ( 'Form data requires "python-multipart" to be installed. \n' @@ -182,8 +182,10 @@ def _get_flat_fields_from_params(fields: list[ModelField]) -> list[ModelField]: if not fields: return fields first_field = fields[0] - if len(fields) == 1 and lenient_issubclass(first_field.type_, BaseModel): - fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.type_) + if len(fields) == 1 and lenient_issubclass( + first_field.field_info.annotation, BaseModel + ): + fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.field_info.annotation) return fields_to_extract return fields @@ -370,6 +372,9 @@ def analyze_param( depends = None type_annotation: Any = Any use_annotation: Any = Any + if is_typealiastype(annotation): + # unpack in case PEP 695 type syntax is used + annotation = annotation.__value__ if annotation is not inspect.Signature.empty: use_annotation = annotation type_annotation = annotation @@ -449,7 +454,9 @@ def analyze_param( depends = dataclasses.replace(depends, dependency=type_annotation) # Handle non-param type annotations like Request - if lenient_issubclass( + # Only apply special handling when there's no explicit Depends - if there's a Depends, + # the dependency will be called and its return value used instead of the special injection + if depends is None and lenient_issubclass( type_annotation, ( Request, @@ -460,7 +467,6 @@ def analyze_param( SecurityScopes, ), ): - assert depends is None, f"Cannot specify `Depends` for type {type_annotation!r}" assert field_info is None, ( f"Cannot specify FastAPI annotation for type {type_annotation!r}" ) @@ -508,7 +514,6 @@ def analyze_param( type_=use_annotation_from_field_info, default=field_info.default, alias=alias, - required=field_info.default in (RequiredParam, Undefined), field_info=field_info, ) if is_path_param: @@ -518,12 +523,8 @@ def analyze_param( elif isinstance(field_info, params.Query): assert ( is_scalar_field(field) - or is_scalar_sequence_field(field) - or ( - lenient_issubclass(field.type_, BaseModel) - # For Pydantic v1 - and getattr(field, "shape", 1) == 1 - ) + or field_annotation_is_scalar_sequence(field.field_info.annotation) + or lenient_issubclass(field.field_info.annotation, BaseModel) ), f"Query parameter {param_name!r} must be one of the supported types" return ParamDetails(type_annotation=type_annotation, depends=depends, field=field) @@ -709,23 +710,26 @@ def _validate_value_with_model_field( *, field: ModelField, value: Any, values: dict[str, Any], loc: tuple[str, ...] ) -> tuple[Any, list[Any]]: if value is None: - if field.required: + if field.field_info.is_required(): return None, [get_missing_field_error(loc=loc)] else: return deepcopy(field.default), [] - v_, errors_ = field.validate(value, values, loc=loc) - if isinstance(errors_, list): - new_errors = _regenerate_error_with_loc(errors=errors_, loc_prefix=()) - return None, new_errors - else: - return v_, [] + return field.validate(value, values, loc=loc) + + +def _is_json_field(field: ModelField) -> bool: + return any(type(item) is Json for item in field.field_info.metadata) def _get_multidict_value( field: ModelField, values: Mapping[str, Any], alias: Union[str, None] = None ) -> Any: alias = alias or get_validation_alias(field) - if is_sequence_field(field) and isinstance(values, (ImmutableMultiDict, Headers)): + if ( + (not _is_json_field(field)) + and field_annotation_is_sequence(field.field_info.annotation) + and isinstance(values, (ImmutableMultiDict, Headers)) + ): value = values.getlist(alias) else: value = values.get(alias, None) @@ -736,9 +740,12 @@ def _get_multidict_value( and isinstance(value, str) # For type checks and value == "" ) - or (is_sequence_field(field) and len(value) == 0) + or ( + field_annotation_is_sequence(field.field_info.annotation) + and len(value) == 0 + ) ): - if field.required: + if field.field_info.is_required(): return else: return deepcopy(field.default) @@ -759,8 +766,10 @@ def request_params_to_args( fields_to_extract = fields single_not_embedded_field = False default_convert_underscores = True - if len(fields) == 1 and lenient_issubclass(first_field.type_, BaseModel): - fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.type_) + if len(fields) == 1 and lenient_issubclass( + first_field.field_info.annotation, BaseModel + ): + fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.field_info.annotation) single_not_embedded_field = True # If headers are in a Pydantic model, the way to disable convert_underscores # would be with Header(convert_underscores=False) at the Pydantic model level @@ -864,8 +873,8 @@ def _should_embed_body_fields(fields: list[ModelField]) -> bool: # otherwise it has to be embedded, so that the key value pair can be extracted if ( isinstance(first_field.field_info, params.Form) - and not lenient_issubclass(first_field.type_, BaseModel) - and not is_union_of_base_models(first_field.type_) + and not lenient_issubclass(first_field.field_info.annotation, BaseModel) + and not is_union_of_base_models(first_field.field_info.annotation) ): return True return False @@ -882,12 +891,12 @@ async def _extract_form_body( field_info = field.field_info if ( isinstance(field_info, params.File) - and is_bytes_field(field) + and is_bytes_or_nonable_bytes_annotation(field.field_info.annotation) and isinstance(value, UploadFile) ): value = await value.read() elif ( - is_bytes_sequence_field(field) + is_bytes_sequence_annotation(field.field_info.annotation) and isinstance(field_info, params.File) and value_is_sequence(value) ): @@ -934,10 +943,10 @@ async def request_body_to_args( if ( single_not_embedded_field - and lenient_issubclass(first_field.type_, BaseModel) + and lenient_issubclass(first_field.field_info.annotation, BaseModel) and isinstance(received_body, FormData) ): - fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.type_) + fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.field_info.annotation) if isinstance(received_body, FormData): body_to_process = await _extract_form_body(fields_to_extract, received_body) @@ -990,7 +999,9 @@ def get_body_field( BodyModel = create_body_model( fields=flat_dependant.body_params, model_name=model_name ) - required = any(True for f in flat_dependant.body_params if f.required) + required = any( + True for f in flat_dependant.body_params if f.field_info.is_required() + ) BodyFieldInfo_kwargs: dict[str, Any] = { "annotation": BodyModel, "alias": "body", @@ -1014,7 +1025,6 @@ def get_body_field( final_field = create_model_field( name="body", type_=BodyModel, - required=required, alias="body", field_info=BodyFieldInfo(**BodyFieldInfo_kwargs), ) diff --git a/fastapi/openapi/models.py b/fastapi/openapi/models.py index ac6a6d52c..095990639 100644 --- a/fastapi/openapi/models.py +++ b/fastapi/openapi/models.py @@ -143,10 +143,7 @@ class Schema(BaseModelWithConfig): else_: Optional["SchemaOrBool"] = Field(default=None, alias="else") dependentSchemas: Optional[dict[str, "SchemaOrBool"]] = None prefixItems: Optional[list["SchemaOrBool"]] = None - # TODO: uncomment and remove below when deprecating Pydantic v1 - # It generates a list of schemas for tuples, before prefixItems was available - # items: Optional["SchemaOrBool"] = None - items: Optional[Union["SchemaOrBool", list["SchemaOrBool"]]] = None + items: Optional["SchemaOrBool"] = None contains: Optional["SchemaOrBool"] = None properties: Optional[dict[str, "SchemaOrBool"]] = None patternProperties: Optional[dict[str, "SchemaOrBool"]] = None diff --git a/fastapi/openapi/utils.py b/fastapi/openapi/utils.py index d56027b50..bcad0be75 100644 --- a/fastapi/openapi/utils.py +++ b/fastapi/openapi/utils.py @@ -9,8 +9,9 @@ from fastapi import routing from fastapi._compat import ( ModelField, Undefined, - get_compat_model_name_map, get_definitions, + get_flat_models_from_fields, + get_model_name_map, get_schema_from_model_field, lenient_issubclass, ) @@ -50,6 +51,8 @@ validation_error_definition = { }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, "required": ["loc", "msg", "type"], } @@ -126,7 +129,7 @@ def _get_openapi_operation_parameters( default_convert_underscores = True if len(flat_dependant.header_params) == 1: first_field = flat_dependant.header_params[0] - if lenient_issubclass(first_field.type_, BaseModel): + if lenient_issubclass(first_field.field_info.annotation, BaseModel): default_convert_underscores = getattr( first_field.field_info, "convert_underscores", True ) @@ -158,7 +161,7 @@ def _get_openapi_operation_parameters( parameter = { "name": name, "in": param_type.value, - "required": param.required, + "required": param.field_info.is_required(), "schema": param_schema, } if field_info.description: @@ -195,7 +198,7 @@ def get_openapi_operation_request_body( ) field_info = cast(Body, body_field.field_info) request_media_type = field_info.media_type - required = body_field.required + required = body_field.field_info.is_required() request_body_oai: dict[str, Any] = {} if required: request_body_oai["required"] = required @@ -510,7 +513,8 @@ def get_openapi( webhook_paths: dict[str, dict[str, Any]] = {} operation_ids: set[str] = set() all_fields = get_fields_from_routes(list(routes or []) + list(webhooks or [])) - model_name_map = get_compat_model_name_map(all_fields) + flat_models = get_flat_models_from_fields(all_fields, known_models=set()) + model_name_map = get_model_name_map(flat_models) field_mapping, definitions = get_definitions( fields=all_fields, model_name_map=model_name_map, diff --git a/fastapi/routing.py b/fastapi/routing.py index 359ebed72..7a7f6588a 100644 --- a/fastapi/routing.py +++ b/fastapi/routing.py @@ -1,22 +1,31 @@ +import contextlib import email.message import functools import inspect import json +import types from collections.abc import ( AsyncIterator, Awaitable, Collection, Coroutine, + Generator, Mapping, Sequence, ) -from contextlib import AsyncExitStack, asynccontextmanager +from contextlib import ( + AbstractAsyncContextManager, + AbstractContextManager, + AsyncExitStack, + asynccontextmanager, +) from enum import Enum, IntEnum from typing import ( Annotated, Any, Callable, Optional, + TypeVar, Union, ) @@ -25,7 +34,6 @@ from fastapi import params from fastapi._compat import ( ModelField, Undefined, - annotation_is_pydantic_v1, lenient_issubclass, ) from fastapi.datastructures import Default, DefaultPlaceholder @@ -51,7 +59,6 @@ from fastapi.exceptions import ( ) from fastapi.types import DecoratedCallable, IncEx from fastapi.utils import ( - create_cloned_field, create_model_field, generate_unique_id, get_value_or_default, @@ -144,6 +151,50 @@ def websocket_session( return app +_T = TypeVar("_T") + + +# Vendored from starlette.routing to avoid importing private symbols +class _AsyncLiftContextManager(AbstractAsyncContextManager[_T]): + """ + Wraps a synchronous context manager to make it async. + + This is vendored from Starlette to avoid importing private symbols. + """ + + def __init__(self, cm: AbstractContextManager[_T]) -> None: + self._cm = cm + + async def __aenter__(self) -> _T: + return self._cm.__enter__() + + async def __aexit__( + self, + exc_type: Optional[type[BaseException]], + exc_value: Optional[BaseException], + traceback: Optional[types.TracebackType], + ) -> Optional[bool]: + return self._cm.__exit__(exc_type, exc_value, traceback) + + +# Vendored from starlette.routing to avoid importing private symbols +def _wrap_gen_lifespan_context( + lifespan_context: Callable[[Any], Generator[Any, Any, Any]], +) -> Callable[[Any], AbstractAsyncContextManager[Any]]: + """ + Wrap a generator-based lifespan context into an async context manager. + + This is vendored from Starlette to avoid importing private symbols. + """ + cmgr = contextlib.contextmanager(lifespan_context) + + @functools.wraps(cmgr) + def wrapper(app: Any) -> _AsyncLiftContextManager[Any]: + return _AsyncLiftContextManager(cmgr(app)) + + return wrapper + + def _merge_lifespan_context( original_context: Lifespan[Any], nested_context: Lifespan[Any] ) -> Lifespan[Any]: @@ -161,6 +212,30 @@ def _merge_lifespan_context( return merged_lifespan # type: ignore[return-value] +class _DefaultLifespan: + """ + Default lifespan context manager that runs on_startup and on_shutdown handlers. + + This is a copy of the Starlette _DefaultLifespan class that was removed + in Starlette. FastAPI keeps it to maintain backward compatibility with + on_startup and on_shutdown event handlers. + + Ref: https://github.com/Kludex/starlette/pull/3117 + """ + + def __init__(self, router: "APIRouter") -> None: + self._router = router + + async def __aenter__(self) -> None: + await self._router._startup() + + async def __aexit__(self, *exc_info: object) -> None: + await self._router._shutdown() + + def __call__(self: _T, app: object) -> _T: + return self + + # Cache for endpoint context to avoid re-extracting on every request _endpoint_context_cache: dict[int, EndpointContext] = {} @@ -202,15 +277,12 @@ async def serialize_response( endpoint_ctx: Optional[EndpointContext] = None, ) -> Any: if field: - errors = [] if is_coroutine: - value, errors_ = field.validate(response_content, {}, loc=("response",)) + value, errors = field.validate(response_content, {}, loc=("response",)) else: - value, errors_ = await run_in_threadpool( + value, errors = await run_in_threadpool( field.validate, response_content, {}, loc=("response",) ) - if isinstance(errors_, list): - errors.extend(errors_) if errors: ctx = endpoint_ctx or EndpointContext() raise ResponseValidationError( @@ -565,30 +637,13 @@ class APIRoute(routing.Route): f"Status code {status_code} must not have a response body" ) response_name = "Response_" + self.unique_id - if annotation_is_pydantic_v1(self.response_model): - raise PydanticV1NotSupportedError( - "pydantic.v1 models are no longer supported by FastAPI." - f" Please update the response model {self.response_model!r}." - ) self.response_field = create_model_field( name=response_name, type_=self.response_model, mode="serialization", ) - # Create a clone of the field, so that a Pydantic submodel is not returned - # as is just because it's an instance of a subclass of a more limited class - # e.g. UserInDB (containing hashed_password) could be a subclass of User - # that doesn't have the hashed_password. But because it's a subclass, it - # would pass the validation and be returned as is. - # By being a new field, no inheritance will be passed as is. A new model - # will always be created. - # TODO: remove when deprecating Pydantic v1 - self.secure_cloned_response_field: Optional[ModelField] = ( - create_cloned_field(self.response_field) - ) else: self.response_field = None # type: ignore - self.secure_cloned_response_field = None self.dependencies = list(dependencies or []) self.description = description or inspect.cleandoc(self.endpoint.__doc__ or "") # if a "form feed" character (page break) is found in the description text, @@ -603,11 +658,6 @@ class APIRoute(routing.Route): f"Status code {additional_status_code} must not have a response body" ) response_name = f"Response_{additional_status_code}_{self.unique_id}" - if annotation_is_pydantic_v1(model): - raise PydanticV1NotSupportedError( - "pydantic.v1 models are no longer supported by FastAPI." - f" In responses={{}}, please update {model}." - ) response_field = create_model_field( name=response_name, type_=model, mode="serialization" ) @@ -643,7 +693,7 @@ class APIRoute(routing.Route): body_field=self.body_field, status_code=self.status_code, response_class=self.response_class, - response_field=self.secure_cloned_response_field, + response_field=self.response_field, response_model_include=self.response_model_include, response_model_exclude=self.response_model_exclude, response_model_by_alias=self.response_model_by_alias, @@ -903,13 +953,33 @@ class APIRouter(routing.Router): ), ] = Default(generate_unique_id), ) -> None: + # Handle on_startup/on_shutdown locally since Starlette removed support + # Ref: https://github.com/Kludex/starlette/pull/3117 + # TODO: deprecate this once the lifespan (or alternative) interface is improved + self.on_startup: list[Callable[[], Any]] = ( + [] if on_startup is None else list(on_startup) + ) + self.on_shutdown: list[Callable[[], Any]] = ( + [] if on_shutdown is None else list(on_shutdown) + ) + + # Determine the lifespan context to use + if lifespan is None: + # Use the default lifespan that runs on_startup/on_shutdown handlers + lifespan_context: Lifespan[Any] = _DefaultLifespan(self) + elif inspect.isasyncgenfunction(lifespan): + lifespan_context = asynccontextmanager(lifespan) + elif inspect.isgeneratorfunction(lifespan): + lifespan_context = _wrap_gen_lifespan_context(lifespan) + else: + lifespan_context = lifespan + self.lifespan_context = lifespan_context + super().__init__( routes=routes, redirect_slashes=redirect_slashes, default=default, - on_startup=on_startup, - on_shutdown=on_shutdown, - lifespan=lifespan, + lifespan=lifespan_context, ) if prefix: assert prefix.startswith("/"), "A path prefix must start with '/'" @@ -4473,6 +4543,58 @@ class APIRouter(routing.Router): generate_unique_id_function=generate_unique_id_function, ) + # TODO: remove this once the lifespan (or alternative) interface is improved + async def _startup(self) -> None: + """ + Run any `.on_startup` event handlers. + + This method is kept for backward compatibility after Starlette removed + support for on_startup/on_shutdown handlers. + + Ref: https://github.com/Kludex/starlette/pull/3117 + """ + for handler in self.on_startup: + if is_async_callable(handler): + await handler() + else: + handler() + + # TODO: remove this once the lifespan (or alternative) interface is improved + async def _shutdown(self) -> None: + """ + Run any `.on_shutdown` event handlers. + + This method is kept for backward compatibility after Starlette removed + support for on_startup/on_shutdown handlers. + + Ref: https://github.com/Kludex/starlette/pull/3117 + """ + for handler in self.on_shutdown: + if is_async_callable(handler): + await handler() + else: + handler() + + # TODO: remove this once the lifespan (or alternative) interface is improved + def add_event_handler( + self, + event_type: str, + func: Callable[[], Any], + ) -> None: + """ + Add an event handler function for startup or shutdown. + + This method is kept for backward compatibility after Starlette removed + support for on_startup/on_shutdown handlers. + + Ref: https://github.com/Kludex/starlette/pull/3117 + """ + assert event_type in ("startup", "shutdown") + if event_type == "startup": + self.on_startup.append(func) + else: + self.on_shutdown.append(func) + @deprecated( """ on_event is deprecated, use lifespan event handlers instead. diff --git a/fastapi/utils.py b/fastapi/utils.py index 1c3a0881f..28c7cdfcc 100644 --- a/fastapi/utils.py +++ b/fastapi/utils.py @@ -1,27 +1,21 @@ import re import warnings -from collections.abc import MutableMapping from typing import ( TYPE_CHECKING, Any, Optional, Union, ) -from weakref import WeakKeyDictionary import fastapi from fastapi._compat import ( - BaseConfig, ModelField, PydanticSchemaGenerationError, Undefined, - UndefinedType, - Validator, annotation_is_pydantic_v1, ) from fastapi.datastructures import DefaultPlaceholder, DefaultType from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning, PydanticV1NotSupportedError -from pydantic import BaseModel from pydantic.fields import FieldInfo from typing_extensions import Literal @@ -30,11 +24,6 @@ from ._compat import v2 if TYPE_CHECKING: # pragma: nocover from .routing import APIRoute -# Cache for `create_cloned_field` -_CLONED_TYPES_CACHE: MutableMapping[type[BaseModel], type[BaseModel]] = ( - WeakKeyDictionary() -) - def is_body_allowed_for_status_code(status_code: Union[int, str, None]) -> bool: if status_code is None: @@ -71,40 +60,25 @@ _invalid_args_message = ( def create_model_field( name: str, type_: Any, - class_validators: Optional[dict[str, Validator]] = None, default: Optional[Any] = Undefined, - required: Union[bool, UndefinedType] = Undefined, - model_config: Union[type[BaseConfig], None] = None, field_info: Optional[FieldInfo] = None, alias: Optional[str] = None, mode: Literal["validation", "serialization"] = "validation", - version: Literal["1", "auto"] = "auto", ) -> ModelField: if annotation_is_pydantic_v1(type_): raise PydanticV1NotSupportedError( "pydantic.v1 models are no longer supported by FastAPI." f" Please update the response model {type_!r}." ) - class_validators = class_validators or {} - field_info = field_info or FieldInfo(annotation=type_, default=default, alias=alias) - kwargs = {"mode": mode, "name": name, "field_info": field_info} try: - return v2.ModelField(**kwargs) # type: ignore[arg-type] + return v2.ModelField(mode=mode, name=name, field_info=field_info) except PydanticSchemaGenerationError: raise fastapi.exceptions.FastAPIError( _invalid_args_message.format(type_=type_) ) from None -def create_cloned_field( - field: ModelField, - *, - cloned_types: Optional[MutableMapping[type[BaseModel], type[BaseModel]]] = None, -) -> ModelField: - return field - - def generate_operation_id_for_path( *, name: str, path: str, method: str ) -> str: # pragma: nocover diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 0f6bf1e4a..4895c2d34 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -43,9 +43,10 @@ classifiers = [ "Topic :: Internet :: WWW/HTTP", ] dependencies = [ - "starlette>=0.40.0,<0.51.0", + "starlette>=0.40.0,<1.0.0", "pydantic>=2.7.0", "typing-extensions>=4.8.0", + "typing-inspection>=0.4.2", "annotated-doc>=0.0.2", ] @@ -107,9 +108,9 @@ all = [ # For Starlette's schema generation, would not be used with FastAPI "pyyaml >=5.3.1", # For UJSONResponse - "ujson >=4.0.1,!=4.0.2,!=4.1.0,!=4.2.0,!=4.3.0,!=5.0.0,!=5.1.0", + "ujson >=5.8.0", # For ORJSONResponse - "orjson >=3.2.1", + "orjson >=3.9.3", # To validate email fields "email-validator >=2.0.0", # Uvicorn with uvloop @@ -128,62 +129,62 @@ dev = [ { include-group = "tests" }, { include-group = "docs" }, { include-group = "translations" }, - "playwright>=1.57.0", - "prek==0.2.22", + "playwright >=1.57.0", + "prek >=0.2.22", ] docs = [ { include-group = "docs-tests" }, - "black==25.1.0", - "cairosvg==2.8.2", - "griffe-typingdoc==0.3.0", - "griffe-warnings-deprecated==1.1.0", - "jieba==0.42.1", - "markdown-include-variants==0.0.8", - "mdx-include>=1.4.1,<2.0.0", - "mkdocs-macros-plugin==1.5.0", - "mkdocs-material==9.7.0", - "mkdocs-redirects>=1.2.1,<1.3.0", - "mkdocstrings[python]==0.30.1", - "pillow==11.3.0", - "python-slugify==8.0.4", - "pyyaml>=5.3.1,<7.0.0", - "typer==0.21.1", + "black >=25.1.0", + "cairosvg >=2.8.2", + "griffe-typingdoc >=0.3.0", + "griffe-warnings-deprecated >=1.1.0", + "jieba >=0.42.1", + "markdown-include-variants >=0.0.8", + "mdx-include >=1.4.1,<2.0.0", + "mkdocs-macros-plugin >=1.5.0", + "mkdocs-material >=9.7.0", + "mkdocs-redirects >=1.2.1,<1.3.0", + "mkdocstrings[python] >=0.30.1", + "pillow >=11.3.0", + "python-slugify >=8.0.4", + "pyyaml >=5.3.1,<7.0.0", + "typer >=0.21.1", ] docs-tests = [ - "httpx>=0.23.0,<1.0.0", - "ruff==0.14.14", + "httpx >=0.23.0,<1.0.0", + "ruff >=0.14.14", ] github-actions = [ - "httpx>=0.27.0,<1.0.0", - "pydantic>=2.5.3,<3.0.0", - "pydantic-settings>=2.1.0,<3.0.0", - "pygithub>=2.3.0,<3.0.0", - "pyyaml>=5.3.1,<7.0.0", - "smokeshow>=0.5.0", + "httpx >=0.27.0,<1.0.0", + "pydantic >=2.5.3,<3.0.0", + "pydantic-settings >=2.1.0,<3.0.0", + "pygithub >=2.3.0,<3.0.0", + "pyyaml >=5.3.1,<7.0.0", + "smokeshow >=0.5.0", ] tests = [ { include-group = "docs-tests" }, - "anyio[trio]>=3.2.1,<5.0.0", - "coverage[toml]>=6.5.0,<8.0", - "dirty-equals==0.9.0", - "flask>=1.1.2,<4.0.0", - "inline-snapshot>=0.21.1", - "mypy==1.14.1", - "pwdlib[argon2]>=0.2.1", - "pyjwt==2.9.0", - "pytest>=7.1.3,<9.0.0", - "pytest-codspeed==4.2.0", - "pyyaml>=5.3.1,<7.0.0", - "sqlmodel==0.0.31", - "strawberry-graphql>=0.200.0,<1.0.0", - "types-orjson==3.6.2", - "types-ujson==5.10.0.20240515", - "a2wsgi>=1.9.0,<=2.0.0", + "anyio[trio] >=3.2.1,<5.0.0", + "coverage[toml] >=6.5.0,<8.0", + "dirty-equals >=0.9.0", + "flask >=3.0.0,<4.0.0", + "inline-snapshot >=0.21.1", + "mypy >=1.14.1", + "pwdlib[argon2] >=0.2.1", + "pyjwt >=2.9.0", + "pytest >=7.1.3,<9.0.0", + "pytest-codspeed >=4.2.0", + "pyyaml >=5.3.1,<7.0.0", + "sqlmodel >=0.0.31", + "strawberry-graphql >=0.200.0,<1.0.0", + "types-orjson >=3.6.2", + "types-ujson >=5.10.0.20240515", + "a2wsgi >=1.9.0,<=2.0.0", ] translations = [ - "gitpython==3.1.46", - "pydantic-ai==0.4.10", - "pygithub==2.8.1", + "gitpython >=3.1.46", + "pydantic-ai >=0.4.10", + "pygithub >=2.8.1", ] [tool.pdm] diff --git a/scripts/docs.py b/scripts/docs.py index 20bf1c168..2c7d6d5e4 100644 --- a/scripts/docs.py +++ b/scripts/docs.py @@ -20,13 +20,18 @@ from slugify import slugify as py_slugify logging.basicConfig(level=logging.INFO) SUPPORTED_LANGS = { - "en", "de", + "en", "es", + "fr", + "ja", "ko", "pt", "ru", + "tr", "uk", + # "zh", + "zh-hant", } diff --git a/scripts/translate.py b/scripts/translate.py index 9eda7b390..ddcfa311d 100644 --- a/scripts/translate.py +++ b/scripts/translate.py @@ -86,7 +86,7 @@ def translate_page( print(f"Found existing translation: {out_path}") old_translation = out_path.read_text(encoding="utf-8") print(f"Translating {en_path} to {language} ({language_name})") - agent = Agent("openai:gpt-5.2") + agent = Agent("openai:gpt-5") prompt_segments = [ general_prompt, @@ -347,9 +347,12 @@ def list_outdated(language: str) -> list[Path]: @app.command() -def update_outdated(language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")]) -> None: +def update_outdated( + language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")], + max: Annotated[int, typer.Option(envvar="MAX")] = 10, +) -> None: outdated_paths = list_outdated(language) - for path in outdated_paths: + for path in outdated_paths[:max]: print(f"Updating lang: {language} path: {path}") translate_page(language=language, en_path=path) print(f"Done updating: {path}") @@ -357,9 +360,12 @@ def update_outdated(language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")]) - @app.command() -def add_missing(language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")]) -> None: +def add_missing( + language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")], + max: Annotated[int, typer.Option(envvar="MAX")] = 10, +) -> None: missing_paths = list_missing(language) - for path in missing_paths: + for path in missing_paths[:max]: print(f"Adding lang: {language} path: {path}") translate_page(language=language, en_path=path) print(f"Done adding: {path}") @@ -367,11 +373,14 @@ def add_missing(language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")]) -> No @app.command() -def update_and_add(language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")]) -> None: +def update_and_add( + language: Annotated[str, typer.Option(envvar="LANGUAGE")], + max: Annotated[int, typer.Option(envvar="MAX")] = 10, +) -> None: print(f"Updating outdated translations for {language}") - update_outdated(language=language) + update_outdated(language=language, max=max) print(f"Adding missing translations for {language}") - add_missing(language=language) + add_missing(language=language, max=max) print(f"Done updating and adding for {language}") @@ -411,7 +420,8 @@ def make_pr( print(f"Creating a new branch {branch_name}") subprocess.run(["git", "checkout", "-b", branch_name], check=True) else: - print(f"Committing in place on branch {current_branch}") + branch_name = current_branch + print(f"Committing in place on branch {branch_name}") print("Adding updated files") git_path = Path("docs") subprocess.run(["git", "add", str(git_path)], check=True) diff --git a/tests/test_additional_properties.py b/tests/test_additional_properties.py index 262236640..935acca42 100644 --- a/tests/test_additional_properties.py +++ b/tests/test_additional_properties.py @@ -89,6 +89,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_additional_properties_bool.py b/tests/test_additional_properties_bool.py index 063297a3f..3b323ad46 100644 --- a/tests/test_additional_properties_bool.py +++ b/tests/test_additional_properties_bool.py @@ -101,6 +101,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_additional_responses_custom_model_in_callback.py b/tests/test_additional_responses_custom_model_in_callback.py index 376d7714e..3a37c924d 100644 --- a/tests/test_additional_responses_custom_model_in_callback.py +++ b/tests/test_additional_responses_custom_model_in_callback.py @@ -128,6 +128,8 @@ def test_openapi_schema(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", diff --git a/tests/test_additional_responses_default_validationerror.py b/tests/test_additional_responses_default_validationerror.py index 153f04f57..acc081fb1 100644 --- a/tests/test_additional_responses_default_validationerror.py +++ b/tests/test_additional_responses_default_validationerror.py @@ -66,6 +66,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_annotated.py b/tests/test_annotated.py index 39f6f83b2..99bd03ae6 100644 --- a/tests/test_annotated.py +++ b/tests/test_annotated.py @@ -284,6 +284,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_application.py b/tests/test_application.py index 001586ff7..fe97e674c 100644 --- a/tests/test_application.py +++ b/tests/test_application.py @@ -1260,6 +1260,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_dependency_duplicates.py b/tests/test_dependency_duplicates.py index a8658e03b..3ca6a3e89 100644 --- a/tests/test_dependency_duplicates.py +++ b/tests/test_dependency_duplicates.py @@ -223,6 +223,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_dependency_pep695.py b/tests/test_dependency_pep695.py new file mode 100644 index 000000000..ef5636638 --- /dev/null +++ b/tests/test_dependency_pep695.py @@ -0,0 +1,27 @@ +from typing import Annotated + +from fastapi import Depends, FastAPI +from fastapi.testclient import TestClient +from typing_extensions import TypeAliasType + + +async def some_value() -> int: + return 123 + + +DependedValue = TypeAliasType( + "DependedValue", Annotated[int, Depends(some_value)], type_params=() +) + + +def test_pep695_type_dependencies(): + app = FastAPI() + + @app.get("/") + async def get_with_dep(value: DependedValue) -> str: # noqa + return f"value: {value}" + + client = TestClient(app) + response = client.get("/") + assert response.status_code == 200 + assert response.text == '"value: 123"' diff --git a/tests/test_enforce_once_required_parameter.py b/tests/test_enforce_once_required_parameter.py index 2e5ac6c06..c46a54357 100644 --- a/tests/test_enforce_once_required_parameter.py +++ b/tests/test_enforce_once_required_parameter.py @@ -42,6 +42,8 @@ expected_schema = { }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": {"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}]}, "title": "Location", diff --git a/tests/test_extra_routes.py b/tests/test_extra_routes.py index 45734ec28..251af4a59 100644 --- a/tests/test_extra_routes.py +++ b/tests/test_extra_routes.py @@ -347,6 +347,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_filter_pydantic_sub_model_pv2.py b/tests/test_filter_pydantic_sub_model_pv2.py index fc5876410..1de2b50f7 100644 --- a/tests/test_filter_pydantic_sub_model_pv2.py +++ b/tests/test_filter_pydantic_sub_model_pv2.py @@ -165,6 +165,8 @@ def test_openapi_schema(client: TestClient): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", diff --git a/tests/test_forms_single_param.py b/tests/test_forms_single_param.py index 67f054b34..fc163cb1e 100644 --- a/tests/test_forms_single_param.py +++ b/tests/test_forms_single_param.py @@ -81,6 +81,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_generate_unique_id_function.py b/tests/test_generate_unique_id_function.py index 62ebfbc96..49510d08a 100644 --- a/tests/test_generate_unique_id_function.py +++ b/tests/test_generate_unique_id_function.py @@ -213,6 +213,8 @@ def test_top_level_generate_unique_id(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", @@ -414,6 +416,8 @@ def test_router_overrides_generate_unique_id(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", @@ -615,6 +619,8 @@ def test_router_include_overrides_generate_unique_id(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", @@ -889,6 +895,8 @@ def test_subrouter_top_level_include_overrides_generate_unique_id(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", @@ -1093,6 +1101,8 @@ def test_router_path_operation_overrides_generate_unique_id(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": "object", "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "title": "Location", "type": "array", @@ -1301,6 +1311,8 @@ def test_app_path_operation_overrides_generate_unique_id(): "required": ["loc", "msg", "type"], "type": 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b/tests/test_get_request_body.py index cc567b88f..b21889e30 100644 --- a/tests/test_get_request_body.py +++ b/tests/test_get_request_body.py @@ -100,6 +100,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_include_router_defaults_overrides.py b/tests/test_include_router_defaults_overrides.py index 33baa25e6..6d2ffc44a 100644 --- a/tests/test_include_router_defaults_overrides.py +++ b/tests/test_include_router_defaults_overrides.py @@ -7290,6 +7290,8 @@ def test_openapi(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_infer_param_optionality.py b/tests/test_infer_param_optionality.py index 147018996..b11a1ca43 100644 --- 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header_json_list(x_items: Annotated[Json[list[str]], Header()]) -> list[str]: + return x_items + + +@app.get("/cookie-json-list") +def cookie_json_list(items: Annotated[Json[list[str]], Cookie()]) -> list[str]: + return items + + +client = TestClient(app) + + +def test_form_json_list(): + response = client.post( + "/form-json-list", data={"items": json.dumps(["abc", "def"])} + ) + assert response.status_code == 200, response.text + assert response.json() == ["abc", "def"] + + +def test_query_json_list(): + response = client.get( + "/query-json-list", params={"items": json.dumps(["abc", "def"])} + ) + assert response.status_code == 200, response.text + assert response.json() == ["abc", "def"] + + +def test_header_json_list(): + response = client.get( + "/header-json-list", headers={"x-items": json.dumps(["abc", "def"])} + ) + assert response.status_code == 200, response.text + assert response.json() == ["abc", "def"] + + +def test_cookie_json_list(): + client.cookies.set("items", json.dumps(["abc", "def"])) + response = client.get("/cookie-json-list") + assert response.status_code == 200, response.text + assert response.json() == ["abc", "def"] + client.cookies.clear() diff --git a/tests/test_modules_same_name_body/test_main.py b/tests/test_modules_same_name_body/test_main.py index 263d87df2..276de539d 100644 --- a/tests/test_modules_same_name_body/test_main.py +++ b/tests/test_modules_same_name_body/test_main.py @@ -131,6 +131,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_multi_body_errors.py b/tests/test_multi_body_errors.py index 4418c77cb..fa3e0c635 100644 --- a/tests/test_multi_body_errors.py +++ b/tests/test_multi_body_errors.py @@ -167,6 +167,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_multi_query_errors.py b/tests/test_multi_query_errors.py index 5df51ba18..7540367a6 100644 --- a/tests/test_multi_query_errors.py +++ b/tests/test_multi_query_errors.py @@ -97,6 +97,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_no_schema_split.py b/tests/test_no_schema_split.py index 131a3755e..66bb89902 100644 --- a/tests/test_no_schema_split.py +++ b/tests/test_no_schema_split.py @@ -154,6 +154,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_openapi_examples.py b/tests/test_openapi_examples.py index bd0d55452..93e5b366f 100644 --- a/tests/test_openapi_examples.py +++ b/tests/test_openapi_examples.py @@ -398,6 +398,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_openapi_query_parameter_extension.py b/tests/test_openapi_query_parameter_extension.py index 084cb695d..b6c3c3d8d 100644 --- a/tests/test_openapi_query_parameter_extension.py +++ b/tests/test_openapi_query_parameter_extension.py @@ -119,6 +119,8 @@ def test_openapi(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_openapi_separate_input_output_schemas.py b/tests/test_openapi_separate_input_output_schemas.py index 1891f0bde..f941e323b 100644 --- a/tests/test_openapi_separate_input_output_schemas.py +++ b/tests/test_openapi_separate_input_output_schemas.py @@ -418,6 +418,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] @@ -649,6 +651,8 @@ def test_openapi_schema_no_separate(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_param_in_path_and_dependency.py b/tests/test_param_in_path_and_dependency.py index 08eb0f40f..6b1f660cb 100644 --- a/tests/test_param_in_path_and_dependency.py +++ b/tests/test_param_in_path_and_dependency.py @@ -86,6 +86,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_param_include_in_schema.py b/tests/test_param_include_in_schema.py index f461947c9..5060920f1 100644 --- a/tests/test_param_include_in_schema.py +++ b/tests/test_param_include_in_schema.py @@ -151,6 +151,8 @@ openapi_schema = { }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_put_no_body.py b/tests/test_put_no_body.py index 8f4c82532..2b9299bc5 100644 --- a/tests/test_put_no_body.py +++ b/tests/test_put_no_body.py @@ -78,6 +78,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, "HTTPValidationError": { diff --git a/tests/test_regex_deprecated_body.py b/tests/test_regex_deprecated_body.py index 5b4daa450..6074206ff 100644 --- a/tests/test_regex_deprecated_body.py +++ b/tests/test_regex_deprecated_body.py @@ -132,6 +132,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_regex_deprecated_params.py b/tests/test_regex_deprecated_params.py index d6eaa45fb..6074b6282 100644 --- a/tests/test_regex_deprecated_params.py +++ b/tests/test_regex_deprecated_params.py @@ -121,6 +121,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_repeated_dependency_schema.py b/tests/test_repeated_dependency_schema.py index c21829bd9..0fc7e3d3e 100644 --- a/tests/test_repeated_dependency_schema.py +++ b/tests/test_repeated_dependency_schema.py @@ -35,6 +35,8 @@ schema = { }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": {"anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}]}, "title": "Location", diff --git a/tests/test_repeated_parameter_alias.py b/tests/test_repeated_parameter_alias.py index fd72eaab2..49e4ad4a2 100644 --- a/tests/test_repeated_parameter_alias.py +++ b/tests/test_repeated_parameter_alias.py @@ -41,6 +41,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_reponse_set_reponse_code_empty.py b/tests/test_reponse_set_reponse_code_empty.py index bf3aa758c..b31aefa47 100644 --- a/tests/test_reponse_set_reponse_code_empty.py +++ b/tests/test_reponse_set_reponse_code_empty.py @@ -90,6 +90,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_request_body_parameters_media_type.py b/tests/test_request_body_parameters_media_type.py index d1bff9ddf..8731c3e5d 100644 --- a/tests/test_request_body_parameters_media_type.py +++ b/tests/test_request_body_parameters_media_type.py @@ -168,6 +168,8 @@ def test_openapi_schema(): }, "msg": {"title": "Message", "type": "string"}, "type": {"title": "Error Type", "type": "string"}, + "input": {"title": "Input"}, + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, }, }, } diff --git a/tests/test_response_dependency.py b/tests/test_response_dependency.py new file mode 100644 index 000000000..38c359594 --- /dev/null +++ b/tests/test_response_dependency.py @@ -0,0 +1,173 @@ +"""Test using special types (Response, Request, BackgroundTasks) as dependency annotations. + +These tests verify that special FastAPI types can be used with Depends() annotations +and that the dependency injection system properly handles them. +""" + +from typing import Annotated + +from fastapi import BackgroundTasks, Depends, FastAPI, Request, Response +from fastapi.responses import JSONResponse +from fastapi.testclient import TestClient + + +def test_response_with_depends_annotated(): + """Response type hint should work with Annotated[Response, Depends(...)].""" + app = FastAPI() + + def modify_response(response: Response) -> Response: + response.headers["X-Custom"] = "modified" + return response + + @app.get("/") + def endpoint(response: Annotated[Response, Depends(modify_response)]): + return {"status": "ok"} + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/") + + assert resp.status_code == 200 + assert resp.json() == {"status": "ok"} + assert resp.headers.get("X-Custom") == "modified" + + +def test_response_with_depends_default(): + """Response type hint should work with Response = Depends(...).""" + app = FastAPI() + + def modify_response(response: Response) -> Response: + response.headers["X-Custom"] = "modified" + return response + + @app.get("/") + def endpoint(response: Response = Depends(modify_response)): + return {"status": "ok"} + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/") + + assert resp.status_code == 200 + assert resp.json() == {"status": "ok"} + assert resp.headers.get("X-Custom") == "modified" + + +def test_response_without_depends(): + """Regular Response injection should still work.""" + app = FastAPI() + + @app.get("/") + def endpoint(response: Response): + response.headers["X-Direct"] = "set" + return {"status": "ok"} + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/") + + assert resp.status_code == 200 + assert resp.json() == {"status": "ok"} + assert resp.headers.get("X-Direct") == "set" + + +def test_response_dependency_chain(): + """Response dependency should work in a chain of dependencies.""" + app = FastAPI() + + def first_modifier(response: Response) -> Response: + response.headers["X-First"] = "1" + return response + + def second_modifier( + response: Annotated[Response, Depends(first_modifier)], + ) -> Response: + response.headers["X-Second"] = "2" + return response + + @app.get("/") + def endpoint(response: Annotated[Response, Depends(second_modifier)]): + return {"status": "ok"} + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/") + + assert resp.status_code == 200 + assert resp.headers.get("X-First") == "1" + assert resp.headers.get("X-Second") == "2" + + +def test_response_dependency_returns_different_response_instance(): + """Dependency that returns a different Response instance should work. + + When a dependency returns a new Response object (e.g., JSONResponse) instead + of modifying the injected one, the returned response should be used and any + modifications to it in the endpoint should be preserved. + """ + app = FastAPI() + + def default_response() -> Response: + response = JSONResponse(content={"status": "ok"}) + response.headers["X-Custom"] = "initial" + return response + + @app.get("/") + def endpoint(response: Annotated[Response, Depends(default_response)]): + response.headers["X-Custom"] = "modified" + return response + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/") + + assert resp.status_code == 200 + assert resp.json() == {"status": "ok"} + assert resp.headers.get("X-Custom") == "modified" + + +# Tests for Request type hint with Depends +def test_request_with_depends_annotated(): + """Request type hint should work in dependency chain.""" + app = FastAPI() + + def extract_request_info(request: Request) -> dict: + return { + "path": request.url.path, + "user_agent": request.headers.get("user-agent", "unknown"), + } + + @app.get("/") + def endpoint( + info: Annotated[dict, Depends(extract_request_info)], + ): + return info + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/", headers={"user-agent": "test-agent"}) + + assert resp.status_code == 200 + assert resp.json() == {"path": "/", "user_agent": "test-agent"} + + +# Tests for BackgroundTasks type hint with Depends +def test_background_tasks_with_depends_annotated(): + """BackgroundTasks type hint should work with Annotated[BackgroundTasks, Depends(...)].""" + app = FastAPI() + task_results = [] + + def background_task(message: str): + task_results.append(message) + + def add_background_task(background_tasks: BackgroundTasks) -> BackgroundTasks: + background_tasks.add_task(background_task, "from dependency") + return background_tasks + + @app.get("/") + def endpoint( + background_tasks: Annotated[BackgroundTasks, Depends(add_background_task)], + ): + background_tasks.add_task(background_task, "from endpoint") + return {"status": "ok"} + + client = TestClient(app) + resp = client.get("/") + + assert resp.status_code == 200 + assert "from dependency" in task_results + assert "from endpoint" in task_results diff --git a/tests/test_router_events.py b/tests/test_router_events.py index 9df299cda..65f2f521c 100644 --- a/tests/test_router_events.py +++ b/tests/test_router_events.py @@ -241,3 +241,79 @@ def test_merged_mixed_state_lifespans() -> None: with TestClient(app) as client: assert client.app_state == {"router": True} + + +@pytest.mark.filterwarnings( + r"ignore:\s*on_event is deprecated, use lifespan event handlers instead.*:DeprecationWarning" +) +def test_router_async_shutdown_handler(state: State) -> None: + """Test that async on_shutdown event handlers are called correctly, for coverage.""" + app = FastAPI() + + @app.get("/") + def main() -> dict[str, str]: + return {"message": "Hello World"} + + @app.on_event("shutdown") + async def app_shutdown() -> None: + state.app_shutdown = True + + assert state.app_shutdown is False + with TestClient(app) as client: + assert state.app_shutdown is False + response = client.get("/") + assert response.status_code == 200, response.text + assert state.app_shutdown is True + + +def test_router_sync_generator_lifespan(state: State) -> None: + """Test that a sync generator lifespan works via _wrap_gen_lifespan_context.""" + from collections.abc import Generator + + def lifespan(app: FastAPI) -> Generator[None, None, None]: + state.app_startup = True + yield + state.app_shutdown = True + + app = FastAPI(lifespan=lifespan) # type: ignore[arg-type] + + @app.get("/") + def main() -> dict[str, str]: + return {"message": "Hello World"} + + assert state.app_startup is False + assert state.app_shutdown is False + with TestClient(app) as client: + assert state.app_startup is True + assert state.app_shutdown is False + response = client.get("/") + assert response.status_code == 200, response.text + assert response.json() == {"message": "Hello World"} + assert state.app_startup is True + assert state.app_shutdown is True + + +def test_router_async_generator_lifespan(state: State) -> None: + """Test that an async generator lifespan (not wrapped) works.""" + + async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncGenerator[None, None]: + state.app_startup = True + yield + state.app_shutdown = True + + app = FastAPI(lifespan=lifespan) # type: ignore[arg-type] + + @app.get("/") + def main() -> dict[str, str]: + return {"message": "Hello World"} + + assert state.app_startup is False + assert state.app_shutdown is False + with TestClient(app) as client: + assert state.app_startup is True + assert state.app_shutdown is False + response = client.get("/") + assert response.status_code == 200, response.text + assert response.json() == {"message": "Hello World"} + assert state.app_startup is True + assert state.app_shutdown is True diff --git a/tests/test_schema_extra_examples.py b/tests/test_schema_extra_examples.py index ac8999c90..8caf6ce7a 100644 --- a/tests/test_schema_extra_examples.py 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"ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_tutorial/test_header_param_models/test_tutorial002.py b/tests/test_tutorial/test_header_param_models/test_tutorial002.py index 079a8f540..478ac8408 100644 --- a/tests/test_tutorial/test_header_param_models/test_tutorial002.py +++ b/tests/test_tutorial/test_header_param_models/test_tutorial002.py @@ -184,6 +184,8 @@ def test_openapi_schema(client: TestClient): }, "ValidationError": { "properties": { + "ctx": {"title": "Context", "type": "object"}, + "input": {"title": "Input"}, "loc": { "items": { "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "integer"}] diff --git a/tests/test_tutorial/test_header_param_models/test_tutorial003.py b/tests/test_tutorial/test_header_param_models/test_tutorial003.py index 4c89d80ee..00636c2b5 100644 --- 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