开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-中间件(四)

一、前言

FastAPI 的高级用法可以为开发人员带来许多好处。它能帮助实现更复杂的路由逻辑和参数处理,使应用程序能够处理各种不同的请求场景,提高应用程序的灵活性和可扩展性。

在数据验证和转换方面,高级用法提供了更精细和准确的控制,确保输入数据的质量和安全性。它还能更高效地处理异步操作,提升应用程序的性能和响应速度,特别是在处理大量并发请求时优势明显。

此外,高级用法还有助于更好地整合数据库操作、实现数据的持久化和查询优化,以及实现更严格的认证和授权机制,保护应用程序的敏感数据和功能。总之,掌握 FastAPI 的高级用法可以帮助开发人员构建出功能更强大、性能更卓越、安全可靠的 Web 应用程序。

本篇学习FastAPI中高级中间件的相关内容,包括添加ASGI中间件、集成的中间件以及一些具体中间件的用法。


二、术语

2.1. middleware函数

middleware函数(中间件)它在每个请求被特定的路径操作处理之前,以及在每个响应返回之前工作。可以用于实现多种通用功能,例如身份验证、日志记录、错误处理、请求处理、缓存等。其主要作用是在请求和响应的处理过程中添加额外的处理逻辑,而无需在每个具体的路由处理函数中重复编写这些逻辑。

一般在碰到以下需求场景时,可以考虑使用中间件来实现:

  1. 身份验证:验证请求的身份,如检查 JWT token 或使用 OAuth2 进行验证;
  2. 日志记录:记录请求和响应的日志,包括请求方法、URL、响应状态码等信息;
  3. 错误处理:处理应用程序中的异常情况,捕获异常并返回自定义的错误响应;
  4. 请求处理:对请求进行处理,例如解析请求参数、验证请求数据等;
  5. 缓存:在中间件中检查缓存中是否存在请求的响应,如果存在则直接返回缓存的响应。

2.2.HTTPSRedirectMiddleware

强制所有传入请求必须是https或wss,否则将会被重定向。

2.3.TrustedHostMiddleware

强制所有传入的请求都正确设置的host请求头。

2.4.GZipMiddleware

处理任何在请求头Accept-Encoding中包含"gzip"的请求为GZip响应。


三、前置条件

3.1. 创建虚拟环境&安装依赖

复制代码
conda create -n fastapi_test python=3.10
conda activate fastapi_test
pip install fastapi uvicorn

四、技术实现

4.1. 自定义中间件

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException
from starlette import status

app = FastAPI()

black_list = ['192.168.102.88']

@app.middleware("http")
async def my_middleware(request: Request, call_next):
    client_host = request.client.host
    print(f"client_host: {client_host}")

    if client_host in black_list:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_403_FORBIDDEN,
            detail="Prohibit access"
        )
    else:
        response = await call_next(request)
        return response

@app.get("/items/")
async def read_items():
    return [{"item_id": "Foo"}]

if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0',port=7777)

调用结果:

正常访问,未命中黑名单:

非法访问,命中黑名单:

4.2. HTTPSRedirectMiddleware

强制所有传入请求必须是https或wss。

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import uvicorn

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.httpsredirect import HTTPSRedirectMiddleware

app = FastAPI()

app.add_middleware(HTTPSRedirectMiddleware)

@app.get("/hello")
async def main():
    return {"message": "Hello World"}

if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=7777)

调用结果:

http请求会重定向至https请求

4.3. TrustedHostMiddleware

强制所有传入的请求都正确设置的主机请求头。

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import uvicorn

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.trustedhost import TrustedHostMiddleware

app = FastAPI()

app.add_middleware(
    TrustedHostMiddleware, allowed_hosts=["localhost"]
)


@app.get("/hello")
async def main():
    return {"message": "Hello World"}

if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=7777)

调用结果:

使用代码指定的域名:localhost > 正常访问

**使用非代码指定的域名:127.0.0.1 > 禁止访问,提示:**Invalid host header

4.4. GZipMiddleware

处理 Accept-Encoding 标头中包含"gzip"的任何请求,小于minimum_size(默认值是500)将不会执行GZip响应。

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from starlette.middleware.gzip import GZipMiddleware

app = FastAPI()


app.add_middleware(GZipMiddleware, minimum_size=1)

@app.get("/hello")
async def main():
    return {"message": "Hello World"}

if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=7777)

将minimum_size设置成100


五、附带说明

5.1.如何使用 CORSMiddleware 处理 CORS

CORS (Cross-Origin Resource Sharing) - FastAPIFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production这里是图片011https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/cors/

相关推荐
x-cmd18 分钟前
Linus 9 年前说「模糊测试有效」——今天已成 OSS-Fuzz 时代铁律
linux·ai·rust·开源·自动化·agent·安全性测试
武子康2 小时前
GPT-Live 全双工语音 Agent 深度拆解:连续交互 + 后台委托 + Voice Runtime 三层架构
人工智能·ai·chatgpt·架构·llm·交互
迷途呀3 小时前
新闻头条后端:新闻缓存模块
前端·redis·python·缓存·fastapi
●VON3 小时前
HarmonyKit | 鸿蒙开发:hvigor 构建系统命令行与缓存机制详解
缓存·华为·交互·harmonyos·鸿蒙
自律懒人4 小时前
ChatGPT Work 上线当天实测:GPT-5.6 Sol 把 Codex 塞进桌面应用,跨应用自动做报表和 PPT,一个指令干 3 小时的活
javascript·开源
龙亘川16 小时前
开源本地 AI 智能体网关 OpenClaw 深度实践:架构解析、全场景部署与自动化落地指南
人工智能·架构·开源·openclaw
GitCode官方17 小时前
开源鸿蒙跨平台直播|QRN 跨端鸿蒙一体化实战
人工智能·华为·开源·harmonyos·atomgit
IvorySQL18 小时前
从双解析器到循环工程:IvorySQL 五年技术演进路线的深度观察
大数据·数据库·人工智能·postgresql·开源
CaffeinePro19 小时前
FastAPI数据库集成SQLAlchemy异步ORM全方案
后端·fastapi
CRMEB定制开发19 小时前
开源商城源码下载后怎么搭建?五步走通完整流程
小程序·开源·商城系统·私域运营