fastapi-qengine 0.3.0

fastapi-qengine is an advanced query engine for FastAPI, inspired by Loopback 4's filtering system. It allows building complex queries directly from URLs with a flexible syntax.

fastapi-qengine

Un motor de consultas avanzado para FastAPI, inspirado en el poderoso sistema de filtros de Loopback 4. Diseñado inicialmente para Beanie/PyMongo, con planes de expansión a otros ORMs en el futuro.

fastapi-qengine te permite construir consultas complejas para tus modelos directamente desde la URL con una sintaxis flexible, ofreciendo una alternativa más potente y con menos configuración que fastapi-filter.

Motivación

Mientras que librerías como fastapi-filter son excelentes, a menudo requieren una configuración detallada por cada modelo y campo. fastapi-qengine trae la flexibilidad del sistema de filtros de Loopback 4 al ecosistema de FastAPI, permitiendo a los clientes construir consultas complejas con operadores lógicos, selección de campos y ordenamiento desde la URL.

Este proyecto se enfoca únicamente en la creación de la consulta, delegando la paginación a librerías especializadas como fastapi-pagination.

Características

• Sintaxis de filtro flexible: Soporte para JSON anidado en los parámetros de la URL y para JSON completo en formato string.
• Operadores de consulta avanzados: Soporte para operadores como $gt, $gte, $in, $nin, $lt, $lte, $ne, y más.
• Combinaciones lógicas: Soporte completo para consultas $and y $or.
• Selección de campos (Proyección): Elige qué campos devolver en los resultados con fields.
• Ordenamiento dinámico: Ordena los resultados con order.
• Integración mínima: Diseñado para funcionar con Beanie y FastAPI con una configuración mínima.
• Enfocado en consultas: No se encarga de la paginación, permitiendo la integración con librerías dedicadas.

Instalación

pip install fastapi-qengine
pip install fastapi-pagination # Recomendado para la paginación

Ejemplo Rápido

1. Define tu modelo Beanie

# main.py
from beanie import Document
from pymongo import AsyncMongoClient

class Product(Document):
    name: str
    category: str
    price: float
    in_stock: bool

    class Settings:
        name = "products"

async def init_db():
    client = AsyncMongoClient("mongodb://localhost:27017")
    await Document.init_all(database=client.db_name, documents=[Product])

2. Crea tu endpoint de FastAPI

# main.py
from fastapi import FastAPI, Depends
from fastapi_pagination import Page, add_pagination
from fastapi_pagination.ext.beanie import apaginate
from contextlib import asynccontextmanager

from fastapi_qengine import create_qe_dependency
from fastapi_qengine.backends.beanie import BeanieQueryEngine

app = FastAPI()


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # Startup
    await init_db()
    yield

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

# Engine explícito por backend
beanie_engine = BeanieQueryEngine(Product)
qe_dep = create_qe_dependency(beanie_engine)

@app.get("/products", response_model=Page[Product])
async def get_products(q = Depends(qe_dep)):
    # q es una tupla (query, projection_model, sort) lista para apaginate
    query, projection_model, sort = q
    return await apaginate(query, projection_model=projection_model, sort=sort)

add_pagination(app)

3. Realiza consultas desde la URL

fastapi-qengine soporta dos formatos para pasar el filtro, dándote flexibilidad según la complejidad de la consulta.

Formato 1: Parámetros de URL anidados (Ideal para consultas simples)

Para consultas directas o para usar desde un navegador, puedes usar la sintaxis de corchetes. Es más legible para filtros sencillos.

• Buscar productos con un precio mayor a 50: /products?filter[where][price][$gt]=50

• Buscar productos en stock de la categoría "electronics": /products?filter[where][category]=electronics&filter[where][in_stock]=true

• Buscar productos y ordenarlos por precio (descendente): /products?filter[where][in_stock]=true&filter[order]=-price

Formato 2: Stringified JSON (Recomendado para consultas complejas)

Para consultas que involucran operadores lógicos como $or, $and o estructuras anidadas complejas, el formato de JSON como string es la mejor opción. Recuerda codificar el JSON para la URL.

• Buscar productos en la categoría "electronics" O que cuesten menos de 20:
  • JSON Filter: {"where": {"$or": [{"category": "electronics"}, {"price": {"$lt": 20}}]}}
  • URL Codificada: /products?filter=%7B%22where%22%3A%20%7B%22%24or%22%3A%20%5B%7B%22category%22%3A%20%22electronics%22%7D%2C%20%7B%22price%22%3A%20%7B%22%24lt%22%3A%2020%7D%7D%5D%7D%7D

Sintaxis de Filtro Soportada

El objeto filter acepta las siguientes claves, inspiradas en la especificación de Loopback.

where

Un objeto que define las condiciones de búsqueda. Utiliza la sintaxis de operadores de PyMongo.

• {"where": {"category": "books"}}
• {"where": {"price": {"$gte": 10, "$lte": 50}}}
• {"where": {"category": {"$in": ["electronics", "appliances"]}}}
• {"where": {"$and": [{"in_stock": true}, {"price": {"$lt": 100}}]}}

order

Una cadena de texto para ordenar los resultados. Usa el prefijo - para orden descendente.

• {"order": "price"} (ascendente)
• {"order": "-price"} (descendente)

fields

Un objeto para especificar qué campos incluir (proyección).

• {"fields": {"name": 1, "price": 1}} (incluye solo name y price)

Comparación con otras librerías

vs fastapi-filter

fastapi-filter es una librería excelente, pero requiere definir clases de filtro para cada modelo. fastapi-qengine adopta un enfoque diferente al permitir que el cliente construya la consulta completa en un solo objeto JSON (o vía parámetros anidados), reduciendo la configuración en el backend.

vs fastapi-querybuilder

fastapi-qengine comparte el objetivo de fastapi-querybuilder de facilitar la creación de consultas complejas. La principal diferencia es que fastapi-qengine está diseñado específicamente para Beanie en su versión inicial y sigue de cerca la especificación de filtros de Loopback 4, una solución probada y robusta en el ecosistema de Node.js.

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, abre un issue o un pull request para discutir cualquier cambio.

Desarrollo

Para contribuir al proyecto:

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/urielcuriel/fastapi-qengine.git
cd fastapi-qengine

# Instalar dependencias de desarrollo
uv pip install -e ".[dev]"

# Ejecutar tests
uv run pytest

# Ejecutar tests con cobertura
uv run pytest --cov=fastapi_qengine --cov-report=html

Ver DEVELOPMENT.md para más detalles sobre desarrollo y testing.

Testing

El proyecto utiliza pytest para testing:

• 66 tests cubriendo toda la funcionalidad
• 78% de cobertura de código
• Tests unitarios, de integración y end-to-end
• Validación de seguridad y manejo de errores

# Ejecutar todos los tests
uv run pytest

# Tests específicos
uv run pytest tests/test_basic.py
uv run pytest -k "parser"

# Con cobertura detallada
uv run pytest --cov=fastapi_qengine --cov-report=html

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT.