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> pytest 53_settings_test.py ============================================================================================================ test session starts ============================================================================================================ platform darwin -- Python 3.9.5, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 rootdir: /Users/polo/Downloads/FastAPI_project plugins: anyio-3.3.2 collected 1 item 53_settings_test.py . [100%] ============================================================================================================= 1 passed in 0.30s =============================================================================================================
使用 .env 文件
背景
如果有会经常变化的设置项，也许在不同的环境中，将它们放在一个文件中，然后从文件中读取它们，就好像它们是环境变量一样
这些环境变量通常放在一个文件 .env 中，该文件称为“dotenv”
tips
- 以点 (.) 开头的文件是类 Unix 系统（如 Linux 和 macOS）中的隐藏文件
- 但是 dotenv 文件实际上不必具有那个确切的文件名
- Pydantic 支持使用外部库读取这类型的文件
安装第三方库
pip install python-doten
.env 文件
ADMIN_EMAIL="xiaopolo@example.com"
APP_NAME="小菠萝"
config.py 文件
from pydantic import BaseSettings class Settings(BaseSettings): app_name: str = "Awesome API" admin_email: str items_per_user: int = 50 class Config: # 设置需要识别的 .env 文件 env_file = ".env" # 设置字符编码 env_file_encoding = 'utf-8'
第二种调用 .env 的方法
# 创建 Settings 对象的时候指定
settings = Settings(_env_file='.env', _env_file_encoding='utf-8')
lru_cache
背景
继上面的栗子，读取 .env 文件可能是一件代价高昂（缓慢）的操作
从性能角度出发，肯定希望只读取一次，后续每个请求可以重复使用同一个 Settings 对象，这样就只会读取一次 .env 文件
def get_settings():
return Settings()
上述代码，如果作为请求的依赖项，那么每次请求进来，都会创建一个 Settings 对象，然后读取一次 .env 文件，这不是我们希望的
@lru_cache
如果加上了 @lru_cache 那么 get_settings 只会在第一次调用的时候执行一次，然后 Settings 对象也只会创建一次，.env 文件也只会读取一次
from functools import lru_cache from fastapi import Depends, FastAPI from . import config app = FastAPI() @lru_cache() def get_settings(): return config.Settings() @app.get("/info") async def info(settings: config.Settings = Depends(get_settings)): return { "app_name": settings.app_name, "admin_email": settings.admin_email, "items_per_user": settings.items_per_user, }
对于后续请求的依赖项中的 get_settings() 的任何后续调用，它不会执行 get_settings() 的内部代码并创建新的 Settings 对象，而是返回与第一次调用时返回的相同对象
lru_cache 技术细节
- @lru_cache() 修改它修饰的函数返回与第一次返回相同的值，而不是再次执行函数内部代码
- 因此，它下面的函数将针对每个参数组合执行一次
- 然后，每当使用完全相同的参数组合调用函数时，每个参数组合返回相同的值将一次又一次地使用
- 在请求依赖项 get_settings() 的情况下，该函数没有参数，所以它总是返回相同的值
- 这样，它的行为就好像它只是一个全局变量
- 但是因为它使用了一个依赖函数，所以可以很容易地覆盖它进行测试
- @lru_cache() 是 functools 的一部分，它是 Python 标准库的一部分
- 使用 @lru_cache() 可以避免为每个请求一次又一次地读取 .env 文件，同时可以在测试期间覆盖它的值
有参数的函数的栗子
@lru_cache() def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."): print(123) return f"Hello {salutation} {name}" print(say_hi(name="Camila")) print(say_hi(name="Camila")) print(say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")) print(say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")) print(say_hi(name="Camila")) print(say_hi(name="Rick", salutation="Mr."))
运行结果
123 Hello Ms. Camila Hello Ms. Camila 123 Hello Mr. Rick Hello Mr. Rick Hello Ms. Camila Hello Mr. Rick
使用完全相同的参数调用函数时，直接返回结果而不会执行厘米的代码
原理图
