No project description provided
Project description
Fastapi Accelerator бизнес логика
Зачем нужен, какие проблемы решает ?
Основная цель - ускорить и упростить разработку проектов на FastAPI. Это достигается путем:
- Предоставления переиспользуемого кода для типовых задач.
- Внедрения универсального менеджера для работы с РСУБД.
- Реализации ViewSet для быстрого создания представлений с базовой бизнес-логикой.
- Интеграции аутентификации по JWT.
- Добавления удобной админ-панели.
- Упрощения написания и выполнения интеграционных тестов для API.
- Оптимизации работы с Alembic для управления миграциями в production и test окружениях.
Описание файлов в составе fastapi_accelerator
fastapi_accelerator/
│
├── db # Логика взаимодействия с РСУБД
│ ├── __init__.py
│ ├── dborm.py
│ └── dbsession.py
│
├── pattern # Шаблоны для проектов
│ ├── __init__.py
│ ├── pattern_fastapi.py # Шаблоны для создания проекта на FastAPI
│ ├── pattern_alembic.py # Шаблоны для создания Alembic
│ └── pattern_flask_admin.py # Шаблоны для создания проекта Flask админ панели
│
├── testutils # Утилиты для тестирования FastAPI
│ ├── __init__.py
│ ├── fixture_base.py # Основная фикстура для тестов
│ ├── fixture_db # Фикстуры для работы с тестовой БД
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── apply_fixture.py
│ │ ├── db.py
│ │ └── trace_sql.py
│ ├── fixture_auth.py # Фикстура для аутентификации клиента по JWT
│ └── utils.py
│
├── cache.py # Реализация кеширования
├── auth_jwt.py # Аутентификация по JWT
├── exception.py # Обработка исключений
├── middleware.py # Middleware компоненты
├── paginator.py # Реализация пагинации
├── timezone.py # Работа с временными зонами
├── viewset.py # Реализация ViewSet
├── utils.py # Общие утилиты
├── README.md # Документация
└── __init__.py
Примеры файлов
Пример main.py
from contextlib import asynccontextmanager
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import ORJSONResponse
import app.api.v1.router as RouterV1
from app.core.config import BASE_DIR_PROJECT, DEBUG, SECRET_KEY
from app.core.db import DatabaseManager
from app.core.security import AuthJWT
from fastapi_accelerator.pattern_fastapi import base_pattern
from fastapi_accelerator.timezone import moscow_tz
@asynccontextmanager
async def lifespan(app):
"""Жизненный цикл проекта"""
yield
app = FastAPI(
title="File ddos API",
# Функция lifespan
lifespan=lifespan,
# Зависимости, которые будут применяться ко всем маршрутам в этом маршрутизаторе.
dependencies=None,
# Класс ответа по умолчанию для всех маршрутов.
default_response_class=ORJSONResponse,
)
# Паттерн для проекта
base_pattern(
app,
routers=(RouterV1.router,),
timezone=moscow_tz,
cache_status=True,
debug=DEBUG,
base_dir=BASE_DIR_PROJECT,
database_manager=DatabaseManager,
secret_key=SECRET_KEY,
)
# Подключить аутентификацию по JWT
AuthJWT.mount_auth(app)
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(
"main:app",
host="0.0.0.0",
port=8000,
workers=4,
reload=DEBUG,
access_log=DEBUG,
)
Запускать python main.py
Пример Makefile
run_test:
pytest
run_dev_server:
python -m main
# Создать миграцию
makemigrate:
alembic revision --autogenerate
# Применить миграции
migrate:
alembic upgrade head
Пример config.py
Файл app/core/config.py
:
"""
Глобальные настройки на проект.
Может содержать дополнительно преобразование значений настроек из `.settings_local`
"""
from pathlib import Path
from .settings_local import (
ADMIN_PASSWORD,
ADMIN_USERNAME,
CACHE_STATUS,
DATABASE_URL,
DEBUG,
DEV_STATUS,
REDIS_URL,
SECRET_KEY,
TEST_DATABASE_URL,
)
# Путь к приложению проекта
BASE_DIR_APP = Path(__file__).parent.parent
# Путь к корню проекта
BASE_DIR_PROJECT = BASE_DIR_APP.parent
__all__ = (
# >>> Подключения к внешним системам:
# Url для подключения к БД
DATABASE_URL,
# Url для подключения к тестовой БД
TEST_DATABASE_URL,
# Url для подключения к Redis
REDIS_URL,
# >>> Статусы:
# Режим отладки, может быть включен на тестовом сервере
DEBUG,
# Режим разработки, включать только в локальной разработки
DEV_STATUS,
# Вкл/Выкл кеширование
CACHE_STATUS,
# >>> Безопасность:
SECRET_KEY,
# Данные для входа в Flask-Admin панель
ADMIN_USERNAME,
ADMIN_PASSWORD,
)
Файл app/core/settings_local.py
:
import os
DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "postgres://user_app:db@postgres_db:5432/db")
TEST_DATABASE_URL = "postgres://user_app:db@postgres_db:5432/testdb"
REDIS_URL = os.getenv("REDIS_URL", "redis://redis:6379")
SECRET_KEY = "your_secret_key_here"
DEBUG = True
DEV_STATUS = False
CACHE_STATUS = True
ADMIN_USERNAME = "admin"
ADMIN_PASSWORD = "password"
Пример файловой структуры
Проект/
│
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── utils.py # Пере используемый функционал для проекта
│ ├── core/ # Содержит основные модули, такие как конфигурация, безопасность и общие зависимости.
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── settings_local.py # Локальные значения для настроек, не должны быть в git, создавать непосредственно на сервере
│ │ ├── config.py # Настройки проекта которые не зависят от внешних настроек
│ │ ├── security.py # Логика безопасности проекта
│ │ ├── db.py # Настройки и сессии базы данных.
│ │ ├── cache.py # Настройки кеширования
│ │ └── dependencies.py
│ │
│ ├── api/ # Содержит все API эндпоинты, разделенные по версиям.
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── v1/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── router.py # Содержит обработчики запросов для указанной версии api
│ │ │
│ │ ├── static/ # Содержит файлы статики, если они нужны
│ │ │ ├── js
│ │ │ ├── css
│ │ │ ├── img
│ │ │ └── html
│ │ │
│ │ ├── logic/ # Содержит бизнес логику
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── users.py
│ │ │ └── items.py
│ │ │
│ │ ├── schemas/ # Pydantic модели для валидации запросов и ответов.
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── user.py
│ │ │ └── item.py
│ │ │
│ │ ├── crud/ # Функции для работы с базой данных (Create, Read, Update, Delete).
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── user.py
│ │ │ └── item.py
│ │ │
│ │ └── tests/ # Директория для тестов.
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── test_users.py
│ │ └── test_items.py
│ │
│ ├── models/ # Определения моделей базы данных (например, SQLAlchemy модели).
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── user.py
│ │ └── item.py
│ │
│ └── fixture/ # Хранит фикстуры для тестирования этого проекта
│ ├── __init__.py
│ ├── items_v1.py # Тестовые записи для БД
│ └── utils.py # Переиспользуемые фикстуры для тестов
│
├── fastapi_accelerator/ # Submodule для переиспользовать
│
├── alembic/ # Директория для миграций базы данных.
│ ├── versions/ # Папка с миграциями
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── 0001_init.py # Файл с миграцией
│ └── env.py # Настройки для alembic
│
├─ conf/ # Файлы конфигурации для prod
│ ├── settings_local.example.py # Пример для создания settings_local.py
│ └── Dockerfile # Файл для prod
│
├── pytest.ini # Конфигурация для pytest
├── conftest.py # Настройки выполнения тестов
│
├── .gitignore # Какие игнорировать файлы и папки в git
├── .gitlab-ci.yml # Настройки CI pipeline
│
├── pyproject.toml # Настройки Poetry
│
├── Makefile # Переиспользуемые bash команды
│
├── README.md # Описание проекта
├── CHANGELOG.md # Изменения в проекте
├── version.toml # Версия проекта
│
├── alembic.ini # Конфигурации для alembic
│
├── DockerfileDev # Файл для создания dev контейнера с APP
├── docker-compose.yml # Используется для сборки dev окружения
│
├── admin_panel.py # Админ панель
│
└── main.py # Точка входа в приложение, где создается экземпляр FastAPI.
Use Base Pattern
Функция base_pattern
добавляет множество полезных функций в app
, включая:
- Заполнение
state
и другую информацию уapp
. - Разрешение
CORS
. - Подключение роутеров с поддержкой
ViewSet
. - Добавление метода
healthcheck
. Middleware
для отладки времени выполнения API-запросов.- Подробный вывод для
HTTP
исключений.
Use DatabaseManager
DatabaseManager
- это универсальный инструмент для работы с РСУБД, предоставляющий как синхронные, так и асинхронные(название начинается на a
) методы. DatabaseManager
использует патер одиночка, поэтому может быть легко подменен в тестах.
Пример создания менеджера БД в файле app/db/base.py
:
"""Модуль подключения к РСУБД"""
from app.core.config import DATABASE_URL, DEBUG, DEV_STATUS
from fastapi_accelerator.dbsession import MainDatabaseManager
# Менеджера для РСУБД
DatabaseManager = MainDatabaseManager(DATABASE_URL, echo=DEBUG, DEV_STATUS=DEV_STATUS)
Основанные компоненты MainDatabaseManager
-
Общие характеристики
DEV_STATUS
- Индикатор режима разработки. ПриDEV_STATUS=False
блокирует выполнение критических операций (create_all
,drop_all
,clear_all
). Это мера безопасности для производственной среды.
-
Синхронные компоненты
-
database_url
- Адрес для подключения к синхронной базе данных. -
engine
- Механизм синхронного взаимодействия с БД. -
session
- Генератор синхронных сессий. -
Base
- Базовый класс для моделей данных. -
Функциональность:
get_session
- Инжектор сессии БД.get_session_transaction
- Инжектор сессии БД с поддержкой транзакций.create_all
- Инициализация всех таблиц в БД.drop_all
- Удаление всей структуры БД.clear_all
- Очистка содержимого таблиц. Параметрexclude_tables_name
позволяет исключить определенные таблицы из процесса очистки.
-
-
Асинхронные компоненты
-
adatabase_url
- Адрес для подключения к асинхронной БД. -
aengine
- Асинхронный механизм работы с БД, включая пул соединений. -
asession
- Генератор асинхронных сессий. -
Функциональность:
aget_session
- Асинхронный инжектор сессии БД.aget_session_transaction
- Асинхронный инжектор сессии БД с поддержкой транзакций.
-
Use OrmAsync
Этот класс оптимизирует асинхронное взаимодействие с БД:
get
- Извлечение объекта по заданным критериям.get_list
- Получение набора объектов по запросу. (С возможностью глубокой выборки)update
- Модификация объектов согласно запросу.delete
- Удаление объектов по заданным параметрам.get_item
- Извлечение объекта по первичному ключу. (С возможностью глубокой выборки)create_item
- Создание нового объекта. (С возможностью каскадного создания)update_item
- Обновление объекта по первичному ключу. (С возможностью каскадного обновления)delete_item
- Удаление объекта по первичному ключу. (С возможностью каскадного удаления)eager_refresh
- Полная загрузка всех связанных данных для объекта.
Глубокая выборка/каскадные операции - это возможность работы со связанными данными. Активируется параметром
deep=True
Примеры:
- get_list, get_item - Возвращают объекты со всеми связанными данными, готовые для использования в Pydantic
- create_item - Создает записи в связанных таблицах
- update_item - Обновляет данные в связанных таблицах
- delete_item - Удаляет записи из связанных таблиц
Создать модель через DatabaseManager
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from app.db.base import DatabaseManager
class User(DatabaseManager.Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
name = Column(String, index=True)
login = Column(String, index=True)
pthone = Column(String, index=True)
email = Column(String, unique=True, index=True)
Выполнение CRUD через DatabaseManager
# Асинхронный вариант
class FileView:
@router.get("/file")
async def get_files(
skip=Query(0),
limit=Query(100),
aorm: OrmAsync = Depends(DatabaseManager.aget_orm),
) -> List[File]:
return await aorm.get_list(FileDb, select(FileDb).offset(skip).limit(limit))
@router.get("/file/{file_uid}")
async def get_file(
file_uid: str = Path(),
aorm: OrmAsync = Depends(DatabaseManager.aget_orm),
) -> File:
return await aorm.get(select(FileDb).filter(FileDb.uid == file_uid))
@router.post("/file")
async def create_file(
aorm: OrmAsync = Depends(DatabaseManager.aget_orm),
) -> File:
file_uid = uuid.uuid4()
new_user = FileDb(uid=file_uid)
return await aorm.create_item(new_user)
@router.put("/file/{file_uid}")
async def update_file(
file_uid: str = Path(),
aorm: OrmAsync = Depends(DatabaseManager.aget_orm),
) -> File:
update_data = {"filename": "new"}
return await aorm.update(
update(FileDb).filter(FileDb.uid == file_uid), update_data
)
@router.delete("/file/{file_uid}")
async def delte_file(
file_uid: str = Path(),
aorm: OrmAsync = Depends(DatabaseManager.aget_orm),
):
return await aorm.delete(delete(FileDb).filter(FileDb.uid == file_uid))
# Синхронный вариант
@router.get("/file-sync")
async def get_file_sync(
session: Session = Depends(DatabaseManager.get_session),
) -> List[File]:
skip = 0
limit = 100
res = session.query(FileDb).offset(skip).limit(limit).all()
return res
Работа с миграциями через Alembic
- Установка
poetry add alembic
- Инициализация проекта
alembic init alembic
- Изменить
alembic/env.py
# Импортируем менеджера БД
from app.core.db import DatabaseManager
# > ! Импортировать модели которые нужно отлеживать
from app.models import * # noqa F401
from fastapi_accelerator.pattern.pattern_alembic import AlembicEnv
# Преднастоенная логика для создания и выполнения миграций чрез Alembic
AlembicEnv(DatabaseManager).run()
- Можем изменить
alembic.ini
# Формат для названия файла с миграцией
file_template = %%(year)d_%%(month).2d_%%(day).2d_%%(hour).2d%%(minute).2d-%%(rev)s_%%(slug)s
Важный аспект поиска миграций Нужно чтобы модели быть импортированы в
alembic/env.py
чтобы эти модели записали свои данные вBase.metadata
Поэтому:
- В
app.models.__init__.py
импортировать все моделиfrom .files import * from .users import *
- Нужно в
alembic/env.py
импортировать все моделиfrom app.models import *
- Создавайте миграции и применяйте их
alembic revision --autogenerate
alembic upgrade head
Use Cache
- Вы можете использовать кеширование API ответа через декоратор
@cache_redis()
from datetime import timedelta
from fastapi_accelerator.cache import cache_redis
@app.get(f"files/{{item_id}}")
@cache_redis(cache_class=redis_client, cache_ttl=timedelta(minutes=10))
async def get_item(
request: Request,
item_uid: str = Path(...),
aorm: OrmAsync = Depends(DatabaseManager.aget_orm),
) -> FilesSchema:
response = await aorm.get(
select(Files).filter(Files.id == item_uid)
)
return response
- Предварительная настройка, заполнить файл
app/core/cache.py
:
import redis.asyncio as redis
from app.core.config import REDIS_URL
# Создаем глобальный объект Redis
redis_client = redis.from_url(REDIS_URL, encoding="utf-8", decode_responses=True)
Use ViewSet
- Создадим например
app/api/v1/router.py
from datetime import timedelta
from typing import List
from uuid import UUID
from fastapi import APIRouter, Depends, Query
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import Session
from app.api.v1.schemas.file import File
from app.api.v1.schemas.timemeasurement import TaskExecution
from app.api.v1.schemas.user import User
from app.core.cache import redis_client
from app.core.db import DatabaseManager
from app.models.file import File as FileDb
from app.models.timemeasurement import TaskExecution as TaskExecutionDb
from app.models.users import User as UserDb
from fastapi_accelerator.auth_jwt import jwt_auth
from fastapi_accelerator.db.dbsession import OrmAsync
from fastapi_accelerator.paginator import DefaultPaginator
from fastapi_accelerator.viewset import AppOrm, FullViewSet
router = APIRouter(prefix="/api/v1")
class FileViewSet(FullViewSet):
"""
Представление для работы с файлами
"""
# Модель БД
db_model = FileDb
# Модель Схемы
pydantic_model = File
# Кеширование
cache_class = redis_client
cache_ttl = timedelta(minutes=10)
# Пагинация
paginator_class = DefaultPaginator
async def db_update(
self, item_id: str | int | UUID, item: type[BaseModel], aorm: OrmAsync
) -> object:
"""Переопределение метода db_update"""
return await super().db_update(item_id, item, aorm)
class UserViewSet(FullViewSet):
"""
Представление для работы с пользователями
"""
# Модель БД
db_model = UserDb
# Модель Схемы
pydantic_model = User
def list(self):
"""Переопределение метода list"""
@self.router.get(f"{self.prefix}", tags=self.tags)
async def get_list_items(
skip: int = Query(0),
limit: int = Query(100),
aorm: OrmAsync = Depends(AppOrm.aget_orm),
) -> List[self.pydantic_model]:
return await aorm.get_list(
select(self.db_model).offset(skip).limit(limit), deep=self.deep_schema
)
return get_list_items
class TaskExecutionViewSet(FullViewSet):
"""
Представление для работы трудозатратами
"""
# Модель БД
db_model = TaskExecutionDb
# Модель Схемы
pydantic_model = TaskExecution
# Пагинация
paginator_class = DefaultPaginator
# Включить поддержку вложенных схем pydantic
# это значит что будет происходить рекурсивное
# создание, обновление, удаление связанных записей
deep_schema = True
# Включить защиту через JWT
dependencies = [Depends(jwt_auth)]
router.views = [
FileViewSet().as_view(router, prefix="/file"),
UserViewSet().as_view(router, prefix="/user"),
TaskExecutionViewSet().as_view(router, prefix="/taskexecution"),
]
Use Time Zone
Получить текущие время сервера с учётом его временной зоны
from fastapi_accelerator.timezone import get_datetime_now
# Вариант 1
get_datetime_now(request.app).isoformat()
# Вариант 2
get_datetime_now(app).isoformat()
Use HTTPException
- Использование:
from fastapi_accelerator.exception import HTTPException403
@router.get("/")
async def get_users():
if True:
raise HTTPException403()
return [{"user_id": "user1"}, {"user_id": "user2"}]
Use AuthJWT
Использование аутентификация через JWT
- Подключить к FastAPI проекту:
from fastapi_accelerator.auth_jwt import BaseAuthJWT
class AuthJWT(BaseAuthJWT):
def check_auth(username: str, password: str) -> bool:
"""Проверка введенного логина и пароля."""
return username == "admin" and password == "admin"
def add_jwt_body(username: str) -> dict:
"""Функция для добавление дополнительных данных в JWT токен пользователя"""
return {"version": username.title()}
# Подключить аутентификацию по JWT
AuthJWT.mount_auth(app)
- Пример защиты API метода:
from fastapi_accelerator.auth_jwt import jwt_auth
@app.get("/check_protected", summary="Проверить аутентификацию по JWT")
async def protected_route(jwt: dict = Depends(jwt_auth)):
return {"message": "This is a protected route", "user": jwt}
Use Admin Panel
- Установка
poetry add flask-admin
- Создать файл
admin_panel.py
from flask import Flask
from app.core.config import ADMIN_PASSWORD, ADMIN_USERNAME, SECRET_KEY
from app.db.base import DatabaseManager
from app.models import File, User
from fastapi_accelerator.pattern_flask_admin import base_pattern
app = Flask(__name__)
admin = base_pattern(
app,
SECRET_KEY,
ADMIN_PASSWORD,
ADMIN_USERNAME,
# > Модели которые нужны в админ панели
models=[User, File],
database_manager_sync=DatabaseManager,
)
if __name__ == "__main__":
app.run(
host="0.0.0.0",
port=8001,
debug=True,
)
-
Запускать
python admin_panel.py
-
Войти в админ панель:
http://localhost:8233/admin
http://localhost:8233/login
http://localhost:8233/logout
Fastapi Accelerator тестирование
Зачем и как писать тесты
Рассмотрим тестирование: REST API, использующего реляционную СУБД и возвращающего ответы в формате JSON.
Это один из наиболее распространенных подходов к интеграционному тестированию, который эмулирует ручную проверку API методов. Такой подход позволяет покрыть значительную часть бизнес-логики тестами, поэтому автоматизация тестирования API – хороший старт. Эти тесты не только воспроизводят ручное тестирование, но и позволяют проверять побочные эффекты в базе данных, такие как создание новых записей после выполнения POST-запросов.
Реализовать такие тесты в Django
достаточно просто благодаря встроенным инструментам, однако в FastAPI
эта задача требует большего внимания. Поэтому я разработал компоненты, которые позволяют создавать интеграционные тесты API на FastAPI
так же удобно и быстро, как и в Django
.
Предварительная настройка для тестирования
- Установка
poetry add pytest pytest-asyncio httpx
- Создать файл
app/pytest.ini
[pytest]
; Доп аргументы к запуску
addopts = -v -l -x -s --lf --disable-warnings
; Маска для поиска файлов с тестами
python_files = tests.py test_*.py *_tests.py
; Позволяет выводить логи (logs) в консоль при запуске тестов.
log_cli = true
- Создать файл
app/conftest.py
from app.core.config import TEST_DATABASE_URL
from fastapi_accelerator.db.dbsession import MainDatabaseManager
# Вы можете указать точный список импорта, это для простоты мы импортируем все
from fastapi_accelerator.testutils import * # noqa E402
# Нужно создать менеджер БД до импорта APP
# чтобы паттерн одиночка создал только тестовое instance
# и в APP уже взялся тестовый instance
TestDatabaseManager = MainDatabaseManager(
TEST_DATABASE_URL, echo=False, DEV_STATUS=True
)
from main import app # noqa E402
# Отключить кеширование во время тестов
app.state.CACHE_STATUS = False
SettingTest(TestDatabaseManager, app, alembic_migrate=True, keepdb=True) # noqa F405
Основные компоненты для тестирования
Для упрощения написания тестов, их стандартизацию, вы можете использовать следующие компоненты:
-
Фикстуры:
client
- Клиент для выполнения тестовых API запросовtest_app
- Тестовое FastAPI приложениеurl_path_for
- Получить полный URL путь, по имени функции обработчикаengine
- Синхронный двигательaengine
- Асинхронный двигательdb_session
- Соединение с тестовой БДdb_manager
- Менеджер с тестовой БД
-
Функции:
check_response_json
- Функция, которая объединяет основные проверки для API ответаrm_key_from_deep_dict
- Функция для отчистить не нужные ключи у API ответа
-
Классы:
BasePytest
- Базовый класс для тестирования через классыBaseAuthJwtPytest
- Добавление аутентификации по JWT(@client_auth_jwt
) дляBasePytest
-
Контекстный менеджер:
track_queries
- Перехват выполняемых SQL команд, во время контекста, для последующего анализ - например подсчёта количества.
-
Декораторы:
@apply_fixture_db(ФункцияВозвращающаяФикстуры)
- Декоратор, который добавляет фикстуры в БД перед тестом и удаляет их после теста.@client_auth_jwt()
- Декоратор который аутентифицирует тестового клиента по JWT.
Подробнее про компоненты для тестирования
Фикстура client
Основная фикстура для выполнения тестовых API запросов.
Порядок работы фикстуры client
:
-
Этапы на уровней всей тестовой сессии:
-
(before) Создастся тестовая БД если её нет;
-
(before) В зависимости от настройки
SettingTest.alembic_migrate
;- Если
True
-> Создаст таблицы через миграцииalembic
- Если
False
-> Создаст таблицы черезcreate_all()
- Если
-
(after) После завершение всех тестов в зависимости от настройки
SettingTest.keepdb
;- Если
True
-> Ничего - Если
False
-> Удаляться все таблицы из тестовой БД
- Если
-
-
Этапы на уровней каждого тестового функции/метода:
- В тестовую функцию/метода попадает аргумент
client: TestClient
; - (after) После выхода из тестовой функции/метода, все данных во всех таблицах отчищаются(кроме таблицы
alembic_version
, так как саму БД мы не удаляем);
- В тестовую функцию/метода попадает аргумент
from fastapi.testclient import TestClient
def test_имя(client: TestClient):
response = client.get('url')
Декоратор @client_auth_jwt
На практике нам часто приходиться тестировать API методы которые требуют аутентификацию. Делать обход аутентификации в тестах плохой вариант, так как можно упустить некоторые исключения, или логику API метода которая завязана на данных аутентифицированного пользователя. Поэтому чтобы аутентифицировать тестового клиента, укажите декоратор @client_auth_jwt
для тестовой функции/метода
- Пример использование декоратора для тестовой функции:
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_auth import client_auth_jwt
@client_auth_jwt(username='test')
def test_имя(client: TestClient):
print(client.headers['authorization']) # 'Bearer ...'
- Пример использование декоратора для тестового метода в классе
BasePytest
:
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_base import BasePytest
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_auth import client_auth_jwt
class TestИмяКласса(BasePytest):
@client_auth_jwt()
def test_имя(self, client: TestClient):
print(client.headers['authorization']) # 'Bearer ...'
Если вы используете декоратор
@client_auth_jwt
в классеBasePytest
, то он возьметusername
изself.TEST_USER['username']
, этот атрибут уже определен вBasePytest
и равен по умолчаниюtest
.
Декоратор @apply_fixture_db
Идея взята из Django
в котором можно указать в атрибуте fixtures
список файлов с фикстурами, которые будут загружены для тестов, и удалены после окончания. Этот очень удобно для переиспользовать тестовых данных.
Но я решил модифицировать этот вариант и сделать фикстуры не в виде JSON
а виде объектов SqlAlchemy
. Использование JSON
лучше когда нужно переносить эти данные на другие платформы, но такое встречается редко, чаще всего фикстуры для backend тестов используются только на backend, и горазда удобнее и быстрее писать в формате объектов БД, чем в формате JSON
. Поэтому выбран формат объектов.
Порядок работы декоратора @apply_fixture_db
:
- Получает записи из переданной функции
export_func
; - Создает записи в БД;
- Выполняется тестовая функция. Если она ожидает аргумент
fixtures
, то в него передадутся записи изexport_func
; - Удаляет записи из БД:
- Если вы используете фикстуру
client
, то она автоматически отчистить все данные в таблицах, после выполнения тестовой функции. - Если вы не используете фикстуру
client
, то для отчистки данных укажите в декоратор аргументflush=True
- Если вы используете фикстуру
- Оформление файлами с тестовыми данными
app.fixture.items_v1.py
:
from fastapi_accelerator.testutils.utils import to_namedtuple
from app.models.timemeasurement import Task, TaskExecution, TaskUser
def export_fixture_task():
# Создание пользователей и задач
user1 = TaskUser(id=0, name="Alice")
user2 = TaskUser(id=1, name="Bob")
task1 = Task(id=9, name="Admins")
task2 = Task(id=8, name="Users")
# Связывание пользователей с задачами
user1.tasks.append(task1)
user2.tasks.append(task1)
user2.tasks.append(task2)
# Вернуть именований картеж
return to_namedtuple(
user1=user1,
user2=user2,
task1=task1,
task2=task2,
task_execution1=TaskExecution(
id=91,
task=task1,
start_time="2024-09-06T10:55:43",
end_time="2024-09-06T10:59:43",
),
)
- Использование декоратора в тестовых функциях:
from fastapi_accelerator.test_utils import apply_fixture_db
from app.fixture.items_v1 import export_fixture_task
@apply_fixture_db(export_fixture_task)
def test_имя(client: TestClient):
response = client.get('url')
- Использование декоратора в тестовых методах, в этом варианте вы можно указывать только для
setUp
, тогда он будет применен для всех тестовых методов:
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_base import BasePytest
from fastapi_accelerator.test_utils import apply_fixture_db
from app.fixture.items_v1 import export_fixture_task
class TestИмяКласса(BasePytest):
@apply_fixture_db(export_fixture_task)
def setUp(self, fixtures: NamedTuple):
self.fixtures = fixtures
def test_имя(self, client: TestClient):
response = client.get('url')
print(self.fixtures)
Контекстный менеджер track_queries
Идея взята из Django
метода self.assertNumQueries
, который поваляет проверять количество выполненных SQL команд в контексте. Это очень полезно когда используется ORM, который может из за неаккуратного использования, генерировать сотни SQL команд. Поэтому лучше у каждого вызова тестового API метода отлеживать количество выполненных SQL команд.
- Пример использования контекстного менеджера
track_queries
:
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_db.trace_sql import track_queries
def test_имя(client: TestClient, db_manager: MainDatabaseManager):
with track_queries(db_manager, expected_count=3):
response = client.get('url')
- Вы можете получить полный список выполненных SQL команд из
tracker.queries
:
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_db.trace_sql import track_queries
def test_имя(client: TestClient, db_manager: MainDatabaseManager):
with track_queries(db_manager) as tracker:
response = client.get('url')
# Если количество измениться, то выведется список всех выполненных SQL команд
assert tracker.count == 3, tracker.queries
Функция check_response_json
По опыту написания тестов, могу выделить несколько основных проверок для ответов API JSON.
- Проверить статус ответа
- Получить ответ в формате JSON
- Если нужно, то удалить динамические ключи из ответа, например дату создания, дату обновления, первичный ключ новой записи. Работает через функцию
rm_key_from_deep_dict
- Сравнить ответ с ожидаемым
Эти проверки выполняются в функции check_response_json
Пример использования:
def test_имя(client: TestClient):
response = client.post('url', json={...})
check_response_json(
response,
200,
{
"page": 1,
"size": 10,
"count": 1,
"items": [
{
"end_time": "2024-09-06T10:59:43",
"start_time": "2024-09-06T10:55:43",
"task": {
"description": None,
"name": "Admins",
},
}
],
},
exclude_list=['id','task_id']
)
Тестирование через классы
Класс BasePytest
Удобнее и понятнее, создавать логически связанные тесты в одном классе, и указывать в методе setUp
общую для них инициализацию, например общий url, или создание тестовых объектов в БД, или создание переменных хранящих ожидаемый JSON ответ.
- Пример создания класса для тестирования на основание
BasePytest
:
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_base import BasePytest
class TestИмяКласса(BasePytest):
def setUp(self):
# Метод для выполнения необходимой настройки перед каждым тестом.
...
def test_имя(self, client: TestClient):
...
- Вы можете использовать фикстуры и декораторы для тестовых методах, например аутентификаций по JWT:
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_base import BasePytest
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_auth import client_auth_jwt
class TestИмяКласса(BasePytest):
def setUp(self):
# Метод для выполнения необходимой настройки перед каждым тестом.
...
@client_auth_jwt()
def test_имя(self, client: TestClient):
print(client.headers['authorization']) # 'Bearer ...'
...
Класс BaseAuthJwtPytest
Чтобы не писать для каждого тестового метода в классе, декоратор @client_auth_jwt
вы можете наследоваться от BaseAuthJwtPytest
, в котором эта логика уже реализована.
- Пример создания класса для тестирования на основание
BaseAuthJwtPytest
:
from fastapi.testclient import TestClient
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_base import BaseAuthJwtPytest
class TestИмяКласса(BaseAuthJwtPytest):
def setUp(self):
# Метод для выполнения необходимой настройки перед каждым тестом.
...
def test_имя(self, client: TestClient):
print(client.headers['authorization']) # 'Bearer ...'
...
Примеры тестов
Классическая тестовой функции
Проверки REST API метода, который использует РСУБД, и возвращает ответ в формате JSON
:
from typing import Callable, NamedTuple
from fastapi.testclient import TestClient
from app.fixture.items_v1 import export_fixture_file
from fastapi_accelerator.db.dbsession import MainDatabaseManager
from fastapi_accelerator.testutils import apply_fixture_db, client_auth_jwt, track_queries, check_response_json
# Аутентифицировать тестового клиента
@client_auth_jwt(username="test")
# Создать тестовые данных из функции с фикстурами
@apply_fixture_db(export_fixture_file)
def test_имя(
client: TestClient, # Тестовый клиент для API запросов
url_path_for: Callable, # Функция для получения url по имени функции обработчика
db_manager: MainDatabaseManager, # Менеджер тестовой БД
fixtures: NamedTuple, # Хранит созданные данные из фикстур
):
# Проверка количество выполняемых SQL команд
with track_queries(db_manager, expected_count=3):
# Запрос в API
response = client.get(url_path_for("ИмяФункции"))
# Проверка JSON API ответа
check_response_json(
response,
200,
{
"id": fixtures.Имя.id,
},
)
# TODO Можно для методов POST, UPDATE, DELETE добавить проверку на изменения записей в БД.
...
Классический тестовый класс
Проверки REST API метода, который использует РСУБД, и возвращает ответ в формате JSON
:
from typing import Callable, NamedTuple
from fastapi.testclient import TestClient
from app.fixture.items_v1 import export_fixture_file
from fastapi_accelerator.db.dbsession import MainDatabaseManager
from fastapi_accelerator.testutils import apply_fixture_db
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_auth import client_auth_jwt
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_db.trace_sql import track_queries
from fastapi_accelerator.testutils.utils import BaseAuthJwtPytest, check_response_json
BASE_URL_V1 = "/api/v1/"
class TestИмя(BaseAuthJwtPytest):
# Создать тестовые данных из функции с фикстурами
@apply_fixture_db(export_fixture_file)
def setUp(self, fixtures: NamedTuple):
self.url = BASE_URL_V1 + "taskexecution"
self.fixtures = fixtures # Хранит созданные данные из фикстур
def test_имя(self, client: TestClient, db_manager: MainDatabaseManager):
# Проверка количество выполняемых SQL команд
with track_queries(db_manager, expected_count=3):
# Запрос в API
response = client.get(self.url)
# Проверка JSON API ответа
check_response_json(
response,
200,
{
"id": self.fixtures.Имя.id,
},
)
# TODO Можно для методов POST, UPDATE, DELETE добавить проверку на изменения записей в БД.
...
Пример тестового файла:
from typing import Callable, NamedTuple
from fastapi.testclient import TestClient
from sqlalchemy.orm import Session
from app.fixture.items_v1 import export_fixture_file, export_fixture_task
from app.models.file import File as FileDb
from fastapi_accelerator.db.dbsession import MainDatabaseManager
from fastapi_accelerator.testutils import apply_fixture_db, rm_key_from_deep_dict
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_auth import client_auth_jwt
from fastapi_accelerator.testutils.fixture_db.trace_sql import track_queries
from fastapi_accelerator.testutils.utils import BaseAuthJwtPytest, BasePytest, check_response_json
def test_base(
client: TestClient,
url_path_for: Callable,
db_session: Session,
):
# Создать запись в тестом методе
file1 = FileDb(
uid="469d4176-98f3-48a2-8794-0e2472bc2b7e",
filename="file1.txt",
size=100,
format="text/plain",
extension=".txt",
)
db_session.add(file1)
db_session.commit()
# Запрос в API
response = client.get(url_path_for("get_file_sync"))
assert response.status_code == 200
res = response.json()
rm_key_from_deep_dict(res, ["updated_at", "created_at"])
assert res == [
{
"cloud_path": None,
"extension": ".txt",
"filename": "file1.txt",
"format": "text/plain",
"local_path": None,
"size": 100,
"uid": "469d4176-98f3-48a2-8794-0e2472bc2b7e",
},
]
@apply_fixture_db(export_fixture_file)
def test_base2(client: TestClient, url_path_for: Callable):
# Запрос в API
response = client.get(url_path_for("get_file_sync"))
assert response.status_code == 200
res = response.json()
rm_key_from_deep_dict(res, ["updated_at", "created_at"])
assert res == [
{
"cloud_path": None,
"extension": ".txt",
"filename": "file1.txt",
"format": "text/plain",
"local_path": None,
"size": 100,
"uid": "469d4176-98f3-48a2-8794-0e2472bc2b7e",
},
{
"cloud_path": None,
"extension": ".txt",
"filename": "file1.txt",
"format": "text/plain",
"local_path": None,
"size": 100,
"uid": "569d4176-98f3-48a2-8794-0e2472bc2b7e",
},
]
BASE_URL_V1 = "/api/v1/"
class TestTaskExecution(BaseAuthJwtPytest):
@apply_fixture_db(export_fixture_task)
def setUp(self, fixtures: NamedTuple):
self.url = BASE_URL_V1 + "taskexecution"
self.fixtures = fixtures
def test_get_list(self, client: TestClient, db_manager: MainDatabaseManager):
with track_queries(db_manager, expected_count=1) as tracker:
response = client.get(self.url)
check_response_json(
response,
200,
{
"page": 1,
"size": 10,
"count": 1,
"items": [
{
"id": self.fixtures.task_execution1.id,
"end_time": "2024-09-06T10:59:43",
"start_time": "2024-09-06T10:55:43",
"task_id": self.fixtures.task1.id,
"task": {
"description": None,
"name": "Admins",
"id": self.fixtures.task1.id,
},
}
],
},
)
def test_get_item(self, client: TestClient):
response = client.get(self.url + f"/{self.fixtures.task_execution1.id}")
check_response_json(
response,
200,
{
"id": self.fixtures.task_execution1.id,
"start_time": "2024-09-06T10:55:43",
"end_time": "2024-09-06T10:59:43",
"task": {
"id": self.fixtures.task1.id,
"name": "Admins",
"description": None,
},
},
)
class TestTaskExecution2(BasePytest):
@apply_fixture_db(export_fixture_task)
def setUp(self, fixtures: NamedTuple):
self.url = BASE_URL_V1 + "taskexecution"
self.fixtures = fixtures
@client_auth_jwt()
def test_get_list(self, client: TestClient, db_manager: MainDatabaseManager):
with track_queries(db_manager, expected_count=1):
response = client.get(self.url)
check_response_json(
response,
200,
{
"page": 1,
"size": 10,
"count": 1,
"items": [
{
"id": self.fixtures.task_execution1.id,
"end_time": "2024-09-06T10:59:43",
"start_time": "2024-09-06T10:55:43",
"task_id": self.fixtures.task1.id,
"task": {
"description": None,
"name": "Admins",
"id": self.fixtures.task1.id,
},
}
],
},
)
@client_auth_jwt()
def test_get_item(self, client: TestClient):
response = client.get(self.url + f"/{self.fixtures.task_execution1.id}")
check_response_json(
response,
200,
{
"id": self.fixtures.task_execution1.id,
"start_time": "2024-09-06T10:55:43",
"end_time": "2024-09-06T10:59:43",
"task": {
"id": self.fixtures.task1.id,
"name": "Admins",
"description": None,
},
},
)
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
File details
Details for the file fastapi_accelerator-0.0.2.tar.gz
.
File metadata
- Download URL: fastapi_accelerator-0.0.2.tar.gz
- Upload date:
- Size: 47.5 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: poetry/1.8.3 CPython/3.11.0rc1 Linux/5.15.0-119-generic
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 3daf3d74ce39293b5bfa1c657c711a178fdf61dd97fe0001deb7a5261a155207 |
|
MD5 | 3699ee0c1a4cf84a556a3921fdd3f551 |
|
BLAKE2b-256 | b7297752f4eff2e91ec1870243ed0298acd448813d5a046b7cc033f6bb513994 |
File details
Details for the file fastapi_accelerator-0.0.2-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: fastapi_accelerator-0.0.2-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 58.8 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: poetry/1.8.3 CPython/3.11.0rc1 Linux/5.15.0-119-generic
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8c0987a520b372b56541cc20a7358e80d0da468940709fcdae2b67613b2a9f81 |
|
MD5 | 33913743be647adf403d5b6dbca160fa |
|
BLAKE2b-256 | 405646ab2588f6f3362d22582956a37d08ba375214eb04ca45c540425c292039 |