Note

散列 Redis 散列键 hash key 会将一个键和一个散列在数据库里关联起来, 散列中可以存任意多个字段 field. 与字符串一样, 散列字段和值既可以是文本数据, 也可以是二进制数据. HSET: 为字段设置值 HEST hash field value 若已给定的字段是否已经存在与散列中, 该设置为一次更新操作, 覆盖旧值后返回0. 相反, 则为一次创建操作, 命令将在散列里面关联起给定的字段和值, 然后返回1. HSETNX: 只在字段不存在的情况下设置值 HSETNX hash field value HSETNX 命令在字段不存在且成功设置值时, 返回1. 字段已存在并设置值未成功时, 返回0. HGET: 获取字段的值 HGET hash field 若查找的不存在的散列或字段, 则会返回空(nil) 示例: 短网址生成 为了给用户提供更多空间, 并记录用户在网站上的链接点击行为, 大部分社交网站都会将用户输入的网址转换为短网址. 当用户点击段网址时, 后台就会进行数据统计, 并引导用户跳转到原地址. 创建短网址本质上就是, 要创建出短网址ID与目标网址之间的映射, 并让用户访问短网址时, 根据短网址的ID映射记录中找出与之相对应的目标网址. 短网址 ID 目标网址 RqRRz8n http://redisdoc.com/geo/index.html RUwtQBx http://item.jd.com/117910607.html HINCRBY: 对字段存储的整数值执行加法或减法操作 HINCRBY hash field increment 与字符串 INCRBY 命令一样, 如果散列字段里面存储着能够被 Redis 解释为整数的数字, 那么用户就可以使用 HINCRBY 命令为该字段的值加上指定的整数增量. 该命令执行成功后, 将返回字段当前的值为命令的结果. 若要执行减法操作, increment 传入负数即可. ...

本篇文章基于 REST api 介绍HTTP请求方法、HTTP响应码和API数据载荷, 是之前介绍 REST 那篇文章的延伸 HTTP Status Codes 1xx group: Signals that an operation is in progress 2xx group: Signals that a request was successfully processed 3xx group: Signals that a resource has been moved to a new location 4xx group: Signals that someting was wrong with the request 5xx group: Signals that there was an error while processing the request 在之前文章中, 定义的 HTTP status code 如下: POST /orders: 201 (Created) - 资源成功创建 GET /orders: 200 (OK) - 请求成功处理 GET /orders/{order_id}: 200 (OK) - 请求成功处理 PUT /orders/{order_id}: 200 (OK) - 资源成功更新 DELETE /orders/{order_id}: 204 (No Content) - 请求被成功处理, 但是没有响应内容, 对比其他方法, DELETE 请求不需要 payload 来删除资源 POST /orders/{order_id}/chanel: 200 (OK) - 取消成功, 由于并不创建任何资源, 故返回200 POST /orders/{orders\id}/pay: 200 (OK) - 支付成功, 同样由于未创建资源, 返回200 上面全是成功的响应, 下面介绍错误响应 ...

介绍Redis中的字符串键 字符串 字符串建是 Redis 最基本的键值对类型, 这种类型的键值对会在数据库中把单独的一个值关联起来, 被关联的键和值可以为文本, 也可以是图片, 视屏, 音频等二进制数据. SET: 为字符串键设置值 O(1) SET key value ```Redis SET number "10086" > OK SET book "Redis in action" > OK ``` 对于已经存在的 key, 再次赋值会覆盖原值, 若不想覆盖后面添加参数 NX, 相反, 默认 XX 允许覆盖 ```Redis SET key "10086" NX > (nil) SET key "10086" XX > OK ``` GET: 获取字符串键的值 O(1) GET key ```Redis GET number > "10086" ``` 对于不存在的值, 返回空 ```Redis GET key_new > (nil) ``` GETSET: 获取旧值并更新值 O(1) ...

这篇文章延续之前微服务的内容, 将介绍关于 REST API 的以下几个方面: REST API 的设计原则 Richardson maturity model (RMM) 如何帮助理解 REST 的优势和设计原则 REST API 中资源(resource)和端点(endpoints)设计的概念 表达性状态转移 representational state transfer (REST) 描述了一种通过网络进行通信的应用程序架构风格. 最初, REST 的概念包含了一组用于设计分布式、可扩展 Web 应用的约束条件. 随着时间推移, 出现了更为细致的协议和规范, 为 REST API 的设计提供了明确的指导方针. 如今, REST 已经成为构建 Web API 的最流行选择. 下面将继续在 CoffeeMesh 项目上, 设计相关订单 API. What is REST? REST 由 Roy Fielding 在他的博士论文 “Architectural Styles and the Design of Network-based Software Atchitecture” (PhD diss. University of California,Irvine,2000,p. 109) 中创造. ...

What are microservices ? 什么是微服务? 微服务可以有多种不同的定义方式, 具体取决于希望强调微服务架构的哪个方面, 不同作者会给出略有不同但相关的定义 Sam Newman, 微服务领域最有影响力的作者之一, 给出了一个极简的定义: “Microservices are small, autonomous services that work together.” 这个定义强调了这样一个事实: 微服务是彼此独立运行的应用程序, 但它们可以协作完成任务. 该定义还强调微服务是 “small (小的)”, 这里的 small 并不是指微服务代码量的大小, 而是指微服务具有狭窄且定义清晰的职责范围, 符合单一职责原则(Single Responsibility Principle) —— 即“只做一件事，并把它做好”. James Lewis 和 Martin Fowler 撰写的一篇开创性文章提供了一个更详细的定义, 他们将微服务定义为一种架构风格(architectural style) “an approach to developing a single application as a suite of small services, each running in its own process and communicating with lightweight mechanisms, often an HTTP resource API” ...

本篇文章介绍 FastAPI 的返回类型 response model 可以在返回函数的类型注解中声明该接口的响应数据类型 类型注解的用法和输入数据参数一样, 可以使用: Pydantic 模型 list 列表 dict 字典 scalar 标量值 (int, bool …) @app.post("/items/") async def create_item(item: Item) -> Item: ... @app.get("/items/") async def read_items() -> list[Item]: ... FastAPI 会使用返回类型完成一下事情: 验证返回类型 如果返回的数据无效, 说明业务代码有问题, FastAPI 会返回服务器错误, 而不是把数据发给客户端 在 OpenAPI 中为响应添加 JSON Schema 用于自动生成接口文档, 自动生成客户端代码 最重要的是 它会限制并过滤出数据, 只保留返回类型中定义的字段 response_model Parameter 有时候可能需要返回的数据和类型注解不完全一致, 例如: 可能想返回字典或数据库对象, 但声明的响应类型为 Pydantic 模型 这样 Pydantic 会做数据文档、验证等工作, 即使返回的是字典或 ORM 对象 如果直接用返回类型注解, 编辑器会提示类型不匹配的错误 这种情况下, 可以用路径装饰器的 response_model 参数来声明响应类型, 而不是用返回类型注解 class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: list[str] = [] @app.post("/items/", response_model=Item) async def create_item(item: Item) -> Any: return item @app.get("/items/", response_model=list[Item]) async def read_items() -> Any: return [ {"name": "Portal Gun", "price": 42.0}, {"name": "Plumbus", "price": 32.0}, ] 注意: ...

这篇文章介绍 Fastapi 的 Cookie 和 Header 参数 Cookie Parameters 通过定义 Query 和 Path 参数一样定义 Cookie 参数 from typing Annotated from fastapi import Cookie, FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(ads_id: Annotated[str | None, Cookie()] = None): return {"ads_id": ads_id} Cookie Parameters Models 如果有一组相关的 cookies, 可以使用 Pydantic model 来声明. 这样可以在多个部分复用这个模型, 同时还能一次性为所有参数声明验证规则和元数据. 下面使用 Pydantic 模型定义 Cookies, 然后将参数声明为 Cookie from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Cookie from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Cookie(BaseModel): session_id: str fatebook_tracker: str | None = None googall_tracker: str | None = None @app.get("/items/") async def read_items(cookies: Annotated[Cookies, Cookie()]): return cookies Forbid Extra Cookies 禁止额外的Cookie 在某些场景下(虽然并不常见), 可能希望限制 API 只能接收特定的 Cookie. 这样, API 就可以"自己"管理 Cookie 同意策略了. from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Cookie from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Cookies(BaseModel): model_config = {"extra": "forbid"} # forbid extra cookies session_id: str fatebook_tracker: str | None = None googall_tracker: str | None = None @app.get("/items/") async def read_items(cookies: Annotated[Cookies, Cookie()]): return cookies 这样, 如果客户端发送额外的 cookies, 则会收到一个错误响应. 例如, 客户端发送了 santa_tracker 这个额外 Cookie ...

本篇文章介绍 FastAPI Request Body 的进阶用法 Body - Multiple Parameters 首先, 可以将Path, Query 和 request body 参数声明自由的写在一起 对于 request body 参数可以是可选的, 并且可设置为默认的 None from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None @app.put("/items/{item_id}") async def update_item( item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get", ge=0, le=1000)], # Path q: str | None = None, # Query item: Item | None = None, # body ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) if item: results.update({"item": item}) return results Multiple body parameters 多参数请求体 在上面例子中, FastAPI 期望一个包含 Item 属性的 JSON body, 例如 { "name": "Foo", "description": "The pretender", "price": 42.0, "tax": 3.2 } 但也可以声明多个body parameters, 例如 item 和 user ...

这篇文章介绍 FastAPI 中的参数验证功能 Query Parameters and String Validations FastAPI 允许为参数声明额外的信息和验证规则 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results q 是类型为 str | None 的查询参数, 这意味着它可以是字符串, 也可以是 None. 其默认值是 None, 因此 FastAPI 会识别它为“可选参数” FastAPI 通过 = None 的默认值知道该参数是非必填的 使用 str | None 还能帮助编辑器提供更好的类型提示和错误检测 Additional validation 额外验证 即使 q 是可选的, 但仍然可以设置条件: 如果提供了 q, 则长度不能超过50个字符 使用 Query 和 Annotated 来实现 from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[str | None, Query(max_length=50)] = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results 使用 Annotated 包装后, 就可以传递额外的元数据(Query(max_length=5)), 用于校验或者文档 ...

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Python Web 框架, 它自动处理参数的解析、验证和文档生成 本文将介绍 FastAPI 中三类最常用的参数: 路径参数 (Path Parameters)、查询参数 (Query Parameters) 和 请求体(Request Body) 的用法与原理 1. Path Parameters 路径参数 路径参数是 URL 路径中的动态部分, 使用 {} 包裹表示 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: str): return {"item_id": item_id} 访问 /items/foo 返回: {"item_id": "foo"} Data conversion & validation 类型声明与自动转换 可以为路径参数声明类型, FastAPI 会自动解析并验证: @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id} 访问 /items/3, item_id 会被转换为 int 类型 Routing orders 路由匹配顺序 路径匹配按声明顺序执行, 例如 @app.get("/users/me") async def read_user_me(): return {"user_id": "current_user"} @app.get("/users/{user_id}") async def read_user(user_id: str): return {"user_id": user_id} 必须先声明 /users/me, 否则会被 /users/{user_id} 捕获 ...