5.7 KiB

Raw Blame History

Підзалежності

Ви можете створювати залежності, які мають підзалежності.

Вони можуть бути настільки глибокими, наскільки потрібно.

FastAPI подбає про їх розв'язання.

Перша залежність «dependable»

Можна створити першу залежність («dependable») так:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Вона оголошує необов'язковий параметр запиту q типу str, а потім просто повертає його.

Це досить просто (не дуже корисно), але допоможе зосередитися на тому, як працюють підзалежності.

Друга залежність, «dependable» і «dependant»

Далі ви можете створити іншу функцію залежності («dependable»), яка водночас оголошує власну залежність (тож вона також є «dependant»):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Зосередьмося на оголошених параметрах:

Хоча ця функція сама є залежністю («dependable»), вона також оголошує іншу залежність (вона «залежить» від чогось).
- Вона залежить від query_extractor і присвоює значення, яке він повертає, параметру q.
Вона також оголошує необов'язкове кукі last_query типу str.
- Якщо користувач не надав параметр запиту q, ми використовуємо останній запит, який зберегли раніше в кукі.

Використання залежності

Потім ми можемо використати залежність так:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Інформація

Зверніть увагу, що ми оголошуємо лише одну залежність у функції операції шляху — query_or_cookie_extractor.

Але FastAPI знатиме, що спочатку треба розв'язати query_extractor, щоб передати його результат у query_or_cookie_extractor під час виклику.

///

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

Використання тієї ж залежності кілька разів

Якщо одна з ваших залежностей оголошена кілька разів для однієї операції шляху, наприклад, кілька залежностей мають спільну підзалежність, FastAPI знатиме, що цю підзалежність потрібно викликати лише один раз на запит.

І він збереже повернуте значення у «кеш» і передасть його всім «dependants», яким воно потрібне в цьому конкретному запиті, замість того щоб викликати залежність кілька разів для одного й того ж запиту.

У просунутому сценарії, коли ви знаєте, що залежність має викликатися на кожному кроці (можливо, кілька разів) у межах того самого запиту замість використання «кешованого» значення, ви можете встановити параметр use_cache=False при використанні Depends:

//// tab | Python 3.10+

async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
    return {"fresh_value": fresh_value}

////

//// tab | Python 3.10+ без Annotated

/// tip | Порада

Надавайте перевагу версії з Annotated, якщо це можливо.

///

async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}

////

Підсумок

Попри всі модні терміни, система впровадження залежностей досить проста.

Це просто функції, які виглядають так само, як функції операцій шляху.

Втім вона дуже потужна і дозволяє оголошувати довільно глибоко вкладені «графи» залежностей (дерева).

/// tip | Порада

Усе це може здаватися не надто корисним на простих прикладах.

Але ви побачите, наскільки це корисно, у розділах про безпеку.

І також побачите, скільки коду це вам заощадить.

///

5.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape