FastAPI : moderne, rapide et facile à utiliser

FastAPI, basé sur Python, simplifie la création d'API par rapport à Flask et la rend plus légère que Django.
Ce livre vous guide dans la création de logiciels backend avec une architecture propre utilisant FastAPI.
L'architecture propre nécessite davantage de code à mesure que ses couches s'allongent, mais FastAPI, qui facilite la division en couches, est un framework web idéal pour sa mise en œuvre. Pour créer une application TIL, nous commençons par apprendre les concepts et les fonctionnalités de FastAPI et de l'architecture propre. Ensuite, nous abordons l'inscription des membres, l'injection de dépendances, les fonctionnalités CRUD, JWT, la configuration des variables d'environnement, la mise en œuvre des couches de l'architecture propre et la rédaction des tests.
En appliquant une architecture propre, vous obtiendrez une arme puissante appelée FastAPI.

Une fois votre API créée, vous devez la communiquer aux autres membres qui l'utiliseront.
Si votre organisation est petite et que vos utilisateurs d'API travaillent dans le même domaine et comprennent le code du framework, le partage du code source ne pose aucun problème.
Mais comment expliquer l'utilisation d'une API à des développeurs front-end qui l'utilisent avec des langages et des technologies différents ? On peut soit la décrire sous forme de texte, soit l'organiser dans un tableur pour une meilleure lisibilité.
Aujourd'hui encore, beaucoup de gens utilisent cette méthode.
Mais tout comme pour les programmes, une fois que la documentation devient obsolète, il est difficile de la modifier.
La meilleure façon de diffuser la documentation est de générer la documentation API à partir de votre code source, et FastAPI prend en charge cette fonctionnalité sans configuration particulière.
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La règle de dépendance de l'architecture propre stipule que la direction de la dépendance est interne.
Sur le côté gauche de la figure 2-1, il y a des flèches pointant vers l'intérieur depuis la couche extérieure.
Cette flèche indique le sens de la dépendance.
Le format des données est également identique.
Les types de données de haut niveau peuvent être utilisés librement aux niveaux inférieurs.
Toutefois, les composants de haut niveau ne doivent pas dépendre des types de données de bas niveau.
Ceci afin d'isoler et de protéger les éléments internes des changements externes.
Les frameworks ou bibliothèques fournis en externe peuvent être mis à jour indépendamment de notre volonté.
Lorsque de tels changements surviennent, si vous dépendez directement de modules de cette bibliothèque, vous devrez également modifier les éléments internes.
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Les propriétés permettant aux utilisateurs de mettre à jour leurs informations dans la ressource utilisateur sont le nom d'utilisateur et le mot de passe.
Normalement, il serait bizarre de changer de nom, mais dans TIL, ce n'est pas un problème puisque vous utiliserez votre nom comme surnom.
Partons du principe que l'adresse e-mail est une valeur unique qui ne peut être modifiée car c'est la valeur que l'utilisateur utilise pour se connecter.
/ Reprenons l'implémentation en commençant par la couche domaine.
Commencez par déclarer une fonction permettant de rechercher un utilisateur par son ID utilisateur dans IUserRepository et une fonction permettant de mettre à jour la ressource utilisateur.
La raison pour laquelle nous avons besoin d'une fonction de recherche d'utilisateurs est de trouver la cible à mettre à jour.
Si l'utilisateur n'existe pas dans la base de données, une erreur se produit.

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Lors de l'exploitation d'un système, il arrive que vous ayez besoin d'attribuer différents rôles aux utilisateurs connectés.
L'accès aux ressources est restreint en fonction des rôles, et les rôles sont regroupés et gérés de manière hiérarchique.
Parmi les API listées ci-dessus, les utilisateurs ne devraient pouvoir appeler que les API pour lesquelles ils ont l'autorisation d'exécution.
Les utilisateurs peuvent uniquement utiliser l'API de suppression d'utilisateur, c'est-à-dire retirer leur adhésion, et l'API de mise à jour des informations utilisateur, qui met à jour leurs informations.
Étant donné que les utilisateurs ne devraient pas pouvoir consulter arbitrairement les informations d'autres personnes, disons que seul l'administrateur (c.-à-d. le gestionnaire d'application) peut consulter la liste des utilisateurs.
Par conséquent, une fonction d'autorisation vérifiant les permissions est nécessaire.
La mise en place d'un système d'autorisation adéquat dépasse le cadre de cet ouvrage.
Dans ce livre, nous ajoutons simplement une charge utile appelée role, qui signifie rôle, au jeton et vérifions l'autorisation en distinguant si la valeur est USER ou ADMIN.

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BackgroundTasks est une classe d'assistance fournie par FastAPI.
Cette classe vous permet d'effectuer des tâches en arrière-plan après avoir reçu une requête d'un client.
Comme nous l'avons vu dans l'exemple précédent, lors du traitement d'une requête HTTP, si la tâche est longue ou doit être traitée de manière asynchrone, vous pouvez envoyer une réponse au client immédiatement et traiter la tâche en arrière-plan.
Cela améliorera la convivialité du client.
Autrement dit, vous pouvez poursuivre vos autres tâches sans attendre la fin de la requête.
La classe BackgroundTasks facilite la gestion de ces tâches dans votre application FastAPI.
Comme vous pouvez le voir dans l'exemple suivant, vous pouvez l'injecter comme paramètre à votre fonction de point de terminaison et laisser FastAPI gérer le reste.
C'est la même chose que lorsque vous injectez et utilisez directement l'objet Request.

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Celery (p.Celery) est une file d'attente de tâches distribuées (p.distributed task queue) basée sur les systèmes Unix, utilisée pour traiter et gérer des tâches asynchrones.
Il gère ou planifie principalement les tâches en arrière-plan et les exécute dans un environnement distribué.
Outre Celery, d'autres systèmes de messagerie basés sur Python méritent d'être pris en considération, notamment Redis Queue (p.Redis queue, RQ), Dramatic (p.Dramatiq), Huey (p.huey) et AIOHTTP.
De plus, Kafka (p.Kafka) gagne en popularité ces derniers temps car il offre des performances élevées même dans les systèmes à grande échelle.

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