FastAPI యొక్క శక్తివంతమైన డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ సిస్టమ్‌లోకి ప్రవేశించండి. బలమైన API అభివృద్ధి కోసం అధునాతన పద్ధతులు, కస్టమ్ డిపెండెన్సీలు, స్కోప్‌లు మరియు పరీక్షా వ్యూహాలను తెలుసుకోండి.
FastAPI డిపెండెన్సీ సిస్టమ్: అధునాతన డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్
FastAPI యొక్క డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ (DI) సిస్టమ్ దాని రూపకల్పనలో ఒక మూలస్తంభం, ఇది మాడ్యులారిటీ, పరీక్షించదగినది మరియు తిరిగి ఉపయోగించదగినదిగా ప్రోత్సహిస్తుంది. ప్రాథమిక వినియోగం సూటిగా ఉన్నప్పటికీ, అధునాతన DI పద్ధతులను నేర్చుకోవడం ద్వారా గణనీయమైన శక్తి మరియు సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది. ఈ కథనం FastAPI లో అధునాతన డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ గురించి లోతుగా వివరిస్తుంది, కస్టమ్ డిపెండెన్సీలు, స్కోప్‌లు, పరీక్షా వ్యూహాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను కవర్ చేస్తుంది.
అర్థం చేసుకోవడం ప్రాథమికాంశాలు
అధునాతన అంశాల్లోకి ప్రవేశించే ముందు, FastAPI యొక్క డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ యొక్క ప్రాథమికాంశాలను త్వరగా పునరుద్ఘాటిద్దాం:
- డిపెండెన్సీలు విధులుగా: డిపెండెన్సీలు సాధారణ పైథాన్ విధులుగా ప్రకటించబడతాయి.
- ఆటోమేటిక్ ఇంజెక్షన్: టైప్ సూచనల ఆధారంగా పాత్ ఆపరేషన్స్‌లో FastAPI స్వయంచాలకంగా ఈ డిపెండెన్సీలను ఇంజెక్ట్ చేస్తుంది.
- కాంట్రాక్టులుగా టైప్ సూచనలు: టైప్ సూచనలు డిపెండెన్సీలు మరియు పాత్ ఆపరేషన్ ఫంక్షన్ల కోసం ఆశించిన ఇన్‌పుట్ రకాలను నిర్వచిస్తాయి.
- క్రమపద్ధతి డిపెండెన్సీలు: డిపెండెన్సీలు ఇతర డిపెండెన్సీలపై ఆధారపడి ఉంటాయి, డిపెండెన్సీ ట్రీని సృష్టిస్తాయి.
ఇక్కడ ఒక సాధారణ ఉదాహరణ:
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
def get_db():
db = {"items": []}
try:
yield db
finally:
# Close the connection if needed
pass
@app.get("/items/")
async def read_items(db: dict = Depends(get_db)):
return db["items"]
ఈ ఉదాహరణలో, get_db అనేది డేటాబేస్ కనెక్షన్‌ను అందించే డిపెండెన్సీ. FastAPI స్వయంచాలకంగా get_db ని పిలుస్తుంది మరియు ఫలితాన్ని read_items ఫంక్షన్‌లో ఇంజెక్ట్ చేస్తుంది.
అధునాతన డిపెండెన్సీ పద్ధతులు
1. డిపెండెన్సీలుగా తరగతులను ఉపయోగించడం
విధులు సాధారణంగా ఉపయోగించబడినప్పటికీ, తరగతులు కూడా డిపెండెన్సీలుగా పనిచేయవచ్చు, మరింత సంక్లిష్టమైన స్థితి నిర్వహణ మరియు పద్ధతులను అనుమతిస్తుంది. డేటాబేస్ కనెక్షన్లు, ప్రమాణీకరణ సేవలు లేదా ప్రారంభించడం మరియు శుభ్రపరచడం అవసరమయ్యే ఇతర వనరులతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
class Database:
def __init__(self):
self.connection = self.create_connection()
def create_connection(self):
# Simulate a database connection
print("Creating database connection...")
return {"items": []}
def close(self):
# Simulate closing a database connection
print("Closing database connection...")
def get_db():
db = Database()
try:
yield db.connection
finally:
db.close()
@app.get("/items/")
async def read_items(db: dict = Depends(get_db)):
return db["items"]
ఈ ఉదాహరణలో, Database తరగతి డేటాబేస్ కనెక్షన్ లాజిక్‌ను ఎన్‌క్యాప్సులేట్ చేస్తుంది. get_db డిపెండెన్సీ Database తరగతి యొక్క ఒక ఉదాహరణను సృష్టిస్తుంది మరియు కనెక్షన్‌ను అందిస్తుంది. అభ్యర్థన ప్రాసెస్ అయిన తర్వాత కనెక్షన్ సరిగ్గా మూసివేయబడిందని finally బ్లాక్ నిర్ధారిస్తుంది.
2. డిపెండెన్సీలను ఓవర్‌రైడింగ్ చేయడం
FastAPI డిపెండెన్సీలను అధిగమించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది పరీక్ష మరియు అభివృద్ధికి చాలా కీలకం. మీ కోడ్‌ను వేరు చేయడానికి మరియు స్థిరమైన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి మీరు నిజమైన డిపెండెన్సీని మాక్ లేదా స్టబ్‌తో భర్తీ చేయవచ్చు.
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
# Original dependency
def get_settings():
# Simulate loading settings from a file or environment
return {"api_key": "real_api_key"}
@app.get("/items/")
async def read_items(settings: dict = Depends(get_settings)):
return {"api_key": settings["api_key"]}
# Override for testing
def get_settings_override():
return {"api_key": "test_api_key"}
app.dependency_overrides[get_settings] = get_settings_override
# To revert back to the original:
# del app.dependency_overrides[get_settings]
ఈ ఉదాహరణలో, get_settings డిపెండెన్సీ get_settings_overrideతో భర్తీ చేయబడింది. ఇది పరీక్షా ప్రయోజనాల కోసం వేరే API కీని ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
3. రిక్వెస్ట్-స్కోప్డ్ డేటా కోసం `contextvars`ని ఉపయోగించడం
contextvars అనేది కాంటెక్స్ట్-లోకల్ వేరియబుల్స్‌ను అందించే పైథాన్ మాడ్యూల్. ఇది వినియోగదారు ప్రమాణీకరణ సమాచారం, రిక్వెస్ట్ IDలు లేదా ట్రేసింగ్ డేటా వంటి రిక్వెస్ట్-నిర్దిష్ట డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది. FastAPI యొక్క డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్‌తో contextvarsని ఉపయోగించడం వలన మీ అప్లికేషన్ అంతటా ఈ డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
import contextvars
from fastapi import FastAPI, Depends, Request
import uuid
app = FastAPI()
# Create a context variable for the request ID
request_id_var = contextvars.ContextVar("request_id")
# Middleware to set the request ID
@app.middleware("http")
async def add_request_id(request: Request, call_next):
request_id = str(uuid.uuid4())
request_id_var.set(request_id)
response = await call_next(request)
response.headers["X-Request-ID"] = request_id
return response
# Dependency to access the request ID
def get_request_id():
return request_id_var.get()
@app.get("/items/")
async def read_items(request_id: str = Depends(get_request_id)):
return {"request_id": request_id}
ఈ ఉదాహరణలో, ప్రతి ఇన్‌కమింగ్ అభ్యర్థన కోసం మిడిల్‌వేర్ ఒక ప్రత్యేక రిక్వెస్ట్ IDని సెట్ చేస్తుంది. get_request_id డిపెండెన్సీ contextvars సందర్భం నుండి రిక్వెస్ట్ IDని తిరిగి పొందుతుంది. ఇది మీ అప్లికేషన్ అంతటా అభ్యర్థనలను ట్రాక్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
4. అసమకాలిక డిపెండెన్సీలు
FastAPI సజావుగా అసమకాలిక డిపెండెన్సీలకు మద్దతు ఇస్తుంది. డేటాబేస్ ప్రశ్నలు లేదా బాహ్య API కాల్‌లు వంటి బ్లాకింగ్ కాని I/O కార్యకలాపాలకు ఇది చాలా అవసరం. మీ డిపెండెన్సీ ఫంక్షన్‌ను async def ఫంక్షన్‌గా నిర్వచించండి.
from fastapi import FastAPI, Depends
import asyncio
app = FastAPI()
async def get_data():
# Simulate an asynchronous operation
await asyncio.sleep(1)
return {"message": "Hello from async dependency!"}
@app.get("/items/")
async def read_items(data: dict = Depends(get_data)):
return data
ఈ ఉదాహరణలో, get_data డిపెండెన్సీ అనేది ఆలస్యాన్ని అనుకరించే అసమకాలిక ఫంక్షన్. read_items ఫంక్షన్‌లో ఇంజెక్ట్ చేయడానికి ముందు FastAPI స్వయంచాలకంగా అసమకాలిక డిపెండెన్సీ ఫలితం కోసం వేచి ఉంటుంది.
5. వనరుల నిర్వహణ కోసం జనరేటర్లను ఉపయోగించడం (డేటాబేస్ కనెక్షన్లు, ఫైల్ హ్యాండిల్స్)
జనరేటర్లను ఉపయోగించడం (yieldతో) స్వయంచాలక వనరుల నిర్వహణను అందిస్తుంది, లోపాలు సంభవించినా కూడా `finally` బ్లాక్ ద్వారా వనరులు సరిగ్గా మూసివేయబడతాయని/విడుదల చేయబడతాయని హామీ ఇస్తుంది.
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
def get_file_handle():
try:
file_handle = open("my_file.txt", "r")
yield file_handle
finally:
file_handle.close()
@app.get("/file_content/")
async def read_file_content(file_handle = Depends(get_file_handle)):
content = file_handle.read()
return {"content": content}
డిపెండెన్సీ స్కోప్‌లు మరియు లైఫ్‌సైకిల్స్
డిపెండెన్సీల జీవిత చక్రాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు వనరులు సరిగ్గా కేటాయించబడి మరియు విడుదల చేయబడతాయని నిర్ధారించుకోవడానికి డిపెండెన్సీ స్కోప్‌లను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. FastAPI నేరుగా కొన్ని ఇతర DI ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల వలె స్పష్టమైన స్కోప్ వ్యాఖ్యలను అందించదు (ఉదా. స్ప్రింగ్ యొక్క `@RequestScope`, `@ApplicationScope`), కానీ మీరు డిపెండెన్సీలను ఎలా నిర్వచిస్తారు మరియు మీరు స్థితిని ఎలా నిర్వహిస్తారు అనే కలయిక ఇలాంటి ఫలితాలను సాధిస్తుంది.
రిక్వెస్ట్ స్కోప్
ఇది చాలా సాధారణమైన స్కోప్. ప్రతి అభ్యర్థన డిపెండెన్సీ యొక్క క్రొత్త ఉదాహరణను అందుకుంటుంది. ఇది సాధారణంగా డిపెండెన్సీ ఫంక్షన్ లోపల ఒక కొత్త వస్తువును సృష్టించడం ద్వారా మరియు దానిని అందించడం ద్వారా సాధించబడుతుంది, ఇది ఇంతకు ముందు డేటాబేస్ ఉదాహరణలో చూపబడింది. contextvarsని ఉపయోగించడం కూడా రిక్వెస్ట్ స్కోప్‌ను సాధించడంలో సహాయపడుతుంది.
అప్లికేషన్ స్కోప్ (సింగిల్టన్)
డిపెండెన్సీ యొక్క ఒకే ఉదాహరణ సృష్టించబడుతుంది మరియు అప్లికేషన్ జీవిత చక్రం అంతటా అన్ని అభ్యర్థనలలో భాగస్వామ్యం చేయబడుతుంది. ఇది తరచుగా గ్లోబల్ వేరియబుల్స్ లేదా తరగతి-స్థాయి లక్షణాలను ఉపయోగించి చేయబడుతుంది.
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
# Singleton instance
GLOBAL_SETTING = {"api_key": "global_api_key"}
def get_global_setting():
return GLOBAL_SETTING
@app.get("/items/")
async def read_items(setting: dict = Depends(get_global_setting)):
return setting
మారగల స్థితితో అప్లికేషన్-స్కోప్డ్ డిపెండెన్సీలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు జాగ్రత్తగా ఉండండి, ఎందుకంటే ఒక అభ్యర్థన చేసిన మార్పులు ఇతర అభ్యర్థనలను ప్రభావితం చేయవచ్చు. మీ అప్లికేషన్ ఏకకాల అభ్యర్థనలను కలిగి ఉంటే సమకాలీకరణ విధానాలు (లాక్‌లు, మొదలైనవి) అవసరం కావచ్చు.
సెషన్ స్కోప్ (వినియోగదారు-నిర్దిష్ట డేటా)
వినియోగదారు సెషన్‌లతో డిపెండెన్సీలను అనుబంధించండి. దీనికి సెషన్ నిర్వహణ విధానం (ఉదా., కుకీలు లేదా JWTలను ఉపయోగించడం) అవసరం మరియు సాధారణంగా సెషన్ డేటాలో డిపెండెన్సీలను నిల్వ చేయడం జరుగుతుంది.
from fastapi import FastAPI, Depends, Cookie
from typing import Optional
import uuid
app = FastAPI()
# In a real app, store sessions in a database or cache
sessions = {}
async def get_user_id(session_id: Optional[str] = Cookie(None)) -> str:
if session_id is None or session_id not in sessions:
session_id = str(uuid.uuid4())
sessions[session_id] = {"user_id": str(uuid.uuid4())} # Assign a random user ID
return sessions[session_id]["user_id"]
@app.get("/profile/")
async def read_profile(user_id: str = Depends(get_user_id)):
return {"user_id": user_id}
పరీక్ష డిపెండెన్సీలు
డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనాల్లో ఒకటి మెరుగైన పరీక్షించదగినది. భాగాలను వేరు చేయడం ద్వారా, మీరు పరీక్ష సమయంలో డిపెండెన్సీలను మోక్‌లు లేదా స్టబ్‌లతో సులభంగా భర్తీ చేయవచ్చు.
1. పరీక్షలలో డిపెండెన్సీలను ఓవర్‌రైడింగ్ చేయడం
ముందుగా ప్రదర్శించిన విధంగా, FastAPI యొక్క dependency_overrides విధానం పరీక్ష కోసం అనువైనది. ముందుగా ఊహించిన ఫలితాలను అందించే మోక్ డిపెండెన్సీలను సృష్టించండి మరియు పరీక్షలో మీ కోడ్‌ను వేరు చేయడానికి వాటిని ఉపయోగించండి.
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
# Original dependency
def get_external_data():
# Simulate fetching data from an external API
return {"data": "Real external data"}
@app.get("/data/")
async def read_data(data: dict = Depends(get_external_data)):
return data
# Test
from unittest.mock import MagicMock
def get_external_data_mock():
return {"data": "Mocked external data"}
def test_read_data():
app.dependency_overrides[get_external_data] = get_external_data_mock
client = TestClient(app)
response = client.get("/data/")
assert response.status_code == 200
assert response.json() == {"data": "Mocked external data"}
# Clean up overrides
app.dependency_overrides.clear()
2. మోకింగ్ లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం
unittest.mock వంటి లైబ్రరీలు మోక్ ఆబ్జెక్ట్‌లను సృష్టించడానికి మరియు వాటి ప్రవర్తనను నియంత్రించడానికి శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తాయి. మీరు సంక్లిష్టమైన డిపెండెన్సీలను అనుకరించడానికి మరియు మీ కోడ్ వాటితో సరిగ్గా సంకర్షణ చెందుతుందని ధృవీకరించడానికి మోక్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.
import unittest
from unittest.mock import MagicMock
# (Define the FastAPI app and get_external_data as above)
class TestReadData(unittest.TestCase):
def test_read_data_with_mock(self):
# Create a mock for the get_external_data dependency
mock_get_external_data = MagicMock(return_value={"data": "Mocked data from unittest"})
# Override the dependency with the mock
app.dependency_overrides[get_external_data] = mock_get_external_data
client = TestClient(app)
response = client.get("/data/")
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertEqual(response.json(), {"data": "Mocked data from unittest"})
# Assert that the mock was called
mock_get_external_data.assert_called_once()
# Clean up overrides
app.dependency_overrides.clear()
3. యూనిట్ టెస్టింగ్ కోసం డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ (FastAPI సందర్భం వెలుపల)
API ఎండ్‌పాయింట్ హ్యాండ్లర్‌ల *వెలుపల* ఫంక్షన్‌లను యూనిట్ టెస్ట్ చేస్తున్నప్పుడు కూడా, డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ సూత్రాలు ఇప్పటికీ వర్తిస్తాయి. FastAPI యొక్క `Depends`పై ఆధారపడకుండా, పరీక్షలో ఫంక్షన్‌లోకి డిపెండెన్సీలను మాన్యువల్‌గా ఇంజెక్ట్ చేయండి.
# Example function to test
def process_data(data_source):
data = data_source.fetch_data()
# ... process the data ...
return processed_data
class MockDataSource:
def fetch_data(self):
return {"example": "data"}
# Unit test
def test_process_data():
mock_data_source = MockDataSource()
result = process_data(mock_data_source)
# Assertions on the result
డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్‌తో భద్రతా పరిశీలనలు
డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్, ఉపయోగకరంగా ఉన్నప్పటికీ, జాగ్రత్తగా అమలు చేయకపోతే సంభావ్య భద్రతా సమస్యలను పరిచయం చేస్తుంది.
1. డిపెండెన్సీ గందరగోళం
మీరు విశ్వసనీయ మూలాల నుండి డిపెండెన్సీలను లాగుతున్నారని నిర్ధారించుకోండి. ప్యాకేజీ సమగ్రతను ధృవీకరించండి మరియు దుర్బలత్వ స్కానింగ్ సామర్థ్యాలతో ప్యాకేజీ నిర్వాహకులను ఉపయోగించండి. ఇది సాధారణ సాఫ్ట్‌వేర్ సరఫరా గొలుసు భద్రతా సూత్రం, అయితే మీరు విభిన్న మూలాల నుండి భాగాలను ఇంజెక్ట్ చేయవచ్చు కాబట్టి DI ద్వారా ఇది మరింత తీవ్రమవుతుంది.
2. హానికరమైన డిపెండెన్సీల ఇంజెక్షన్
సరైన ధ్రువీకరణ లేకుండా బాహ్య ఇన్‌పుట్‌ను అంగీకరించే డిపెండెన్సీల పట్ల జాగ్రత్త వహించండి. దాడి చేసే వ్యక్తి రాజీపడిన డిపెండెన్సీ ద్వారా హానికరమైన కోడ్ లేదా డేటాను ఇంజెక్ట్ చేయవచ్చు. వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌లన్నింటినీ శుభ్రపరచండి మరియు బలమైన ధ్రువీకరణ విధానాలను అమలు చేయండి.
3. డిపెండెన్సీల ద్వారా సమాచార లీకేజ్
డిపెండెన్సీలు అనుకోకుండా సున్నితమైన సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయకుండా చూసుకోండి. సంభావ్య సమాచార లీకేజ్ దుర్బలత్వాలను గుర్తించడానికి మీ డిపెండెన్సీల కోడ్ మరియు కాన్ఫిగరేషన్‌ను సమీక్షించండి.
4. హార్డ్‌కోడెడ్ రహస్యాలు
మీ డిపెండెన్సీ కోడ్‌లో నేరుగా రహస్యాలను (API కీలు, డేటాబేస్ పాస్‌వర్డ్‌లు, మొదలైనవి) హార్డ్‌కోడ్ చేయకుండా ఉండండి. రహస్యాలను నిల్వ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి పర్యావరణ వేరియబుల్స్ లేదా సురక్షిత కాన్ఫిగరేషన్ నిర్వహణ సాధనాలను ఉపయోగించండి.
import os
from fastapi import FastAPI, Depends
app = FastAPI()
def get_api_key():
api_key = os.environ.get("API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("API_KEY environment variable not set.")
return api_key
@app.get("/secure_endpoint/")
async def secure_endpoint(api_key: str = Depends(get_api_key)):
# Use api_key for authentication/authorization
return {"message": "Access granted"}
డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్‌తో పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్
విచక్షణారహితంగా ఉపయోగించకపోతే డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ పనితీరును ప్రభావితం చేయవచ్చు. ఇక్కడ కొన్ని ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహాలు ఉన్నాయి:
1. డిపెండెన్సీ సృష్టి వ్యయాన్ని తగ్గించండి
వీలైతే ప్రతి అభ్యర్థనపై ఖరీదైన డిపెండెన్సీలను సృష్టించకుండా ఉండండి. డిపెండెన్సీ స్థితిలేనిది అయితే లేదా అభ్యర్థనలలో భాగస్వామ్యం చేయగలిగితే, సింగిల్టన్ పరిధిని ఉపయోగించడం లేదా డిపెండెన్సీ ఉదాహరణను కాష్ చేయడం గురించి ఆలోచించండి.
2. లేజీ ప్రారంభించడం
అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే డిపెండెన్సీలను ప్రారంభించండి. ఇది ప్రారంభ సమయాన్ని మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించగలదు, ముఖ్యంగా అనేక డిపెండెన్సీలను కలిగి ఉన్న అప్లికేషన్‌ల కోసం.
3. కాచింగ్ డిపెండెన్సీ ఫలితాలు
ఫలితాలు మళ్లీ ఉపయోగించబడే అవకాశం ఉంటే ఖరీదైన డిపెండెన్సీ గణనల ఫలితాలను కాష్ చేయండి. డిపెండెన్సీ ఫలితాలను నిల్వ చేయడానికి మరియు తిరిగి పొందడానికి కాచింగ్ విధానాలను (ఉదా., రెడిస్, మెమ్‌క్యాష్డ్) ఉపయోగించండి.
4. డిపెండెన్సీ గ్రాఫ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి
సంభావ్య అడ్డంకులను గుర్తించడానికి మీ డిపెండెన్సీ గ్రాఫ్‌ను విశ్లేషించండి. వీలైతే డిపెండెన్సీ నిర్మాణాన్ని సరళీకరించండి మరియు డిపెండెన్సీల సంఖ్యను తగ్గించండి.
5. I/O బౌండ్ కార్యకలాపాల కోసం అసమకాలిక డిపెండెన్సీలు
డేటాబేస్ ప్రశ్నలు లేదా బాహ్య API కాల్‌లు వంటి బ్లాకింగ్ I/O కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తున్నప్పుడు async డిపెండెన్సీలను ఉపయోగించండి. ఇది ప్రధాన థ్రెడ్‌ను నిరోధించకుండా నిరోధిస్తుంది మరియు మొత్తం అప్లికేషన్ ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.
FastAPI డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
- డిపెండెన్సీలను సరళంగా ఉంచండి: ఒకే పనిని నిర్వహించే చిన్న, కేంద్రీకృత డిపెండెన్సీల కోసం లక్ష్యంగా పెట్టుకోండి. ఇది రీడబిలిటీ, పరీక్షించదగినది మరియు నిర్వహణను మెరుగుపరుస్తుంది.
- టైప్ సూచనలను ఉపయోగించండి: డిపెండెన్సీల ఆశించిన ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ రకాలను స్పష్టంగా నిర్వచించడానికి టైప్ సూచనలను ఉపయోగించండి. ఇది కోడ్ స్పష్టతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు స్టాటిక్ టైప్ చెకింగ్‌ను నిర్వహించడానికి FastAPIని అనుమతిస్తుంది.
- డాక్యుమెంట్ డిపెండెన్సీలు: ప్రతి డిపెండెన్సీ యొక్క ఉద్దేశ్యం మరియు వినియోగాన్ని డాక్యుమెంట్ చేయండి. ఇది ఇతర డెవలపర్‌లు మీ కోడ్‌ను ఎలా ఉపయోగించాలి మరియు నిర్వహించాలో అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
- డిపెండెన్సీలను పూర్తిగా పరీక్షించండి: మీ డిపెండెన్సీలు ఊహించిన విధంగా ప్రవర్తిస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి వాటి కోసం యూనిట్ పరీక్షలు రాయండి. ఇది లోపాలను నివారించడానికి మరియు మీ అప్లికేషన్ యొక్క మొత్తం విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడానికి సహాయపడుతుంది.
- స్థిరమైన పేరు పెట్టే నిబంధనలను ఉపయోగించండి: కోడ్ రీడబిలిటీని మెరుగుపరచడానికి మీ డిపెండెన్సీల కోసం స్థిరమైన పేరు పెట్టే నిబంధనలను ఉపయోగించండి.
- వృత్తాకార డిపెండెన్సీలను నివారించండి: వృత్తాకార డిపెండెన్సీలు సంక్లిష్టమైన మరియు డీబగ్ చేయడానికి కష్టమైన కోడ్‌కు దారి తీయవచ్చు. వృత్తాకార డిపెండెన్సీలను తొలగించడానికి మీ కోడ్‌ను రీఫాక్టర్ చేయండి.
- డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ కంటైనర్‌లను పరిగణించండి (ఐచ్ఛికం): చాలా సందర్భాల్లో FastAPI యొక్క అంతర్నిర్మిత డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ సరిపోతుంది, మరింత సంక్లిష్టమైన అప్లికేషన్‌ల కోసం ప్రత్యేక డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ కంటైనర్‌ని ఉపయోగించడం గురించి ఆలోచించండి (ఉదా., `inject`, `autowire`).
ముగింపు
FastAPI యొక్క డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ సిస్టమ్ అనేది మాడ్యులారిటీ, పరీక్షించదగినది మరియు తిరిగి ఉపయోగించదగినదిగా ప్రోత్సహించే శక్తివంతమైన సాధనం. తరగతులను డిపెండెన్సీలుగా ఉపయోగించడం, డిపెండెన్సీలను ఓవర్‌రైడింగ్ చేయడం మరియు contextvarsని ఉపయోగించడం వంటి అధునాతన పద్ధతులను నేర్చుకోవడం ద్వారా, మీరు బలమైన మరియు స్కేలబుల్ APIలను రూపొందించవచ్చు. వనరులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి డిపెండెన్సీ స్కోప్‌లు మరియు లైఫ్‌సైకిల్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. మీ అప్లికేషన్‌ల యొక్క విశ్వసనీయత మరియు భద్రతను నిర్ధారించడానికి ఎల్లప్పుడూ మీ డిపెండెన్సీలను పూర్తిగా పరీక్షించడానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి. ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించడం మరియు సంభావ్య భద్రత మరియు పనితీరు చిక్కులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, మీరు FastAPI యొక్క డిపెండెన్సీ ఇంజెక్షన్ సిస్టమ్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.