【一】介绍

Starlette 是个什么项目；
IDE 开发时 Python 3.5+ 版本的 "type hints" 的好处：简短、直观和标准的 Python 类型声明；
介绍 Pydantic 包，FastAPI 项目的开发为什么要使用 Pydantic

【二】Starlette

【1】介绍

Starlette 是一种轻量级的 ASGI 框架/工具包，是构建高性能 Asyncio 服务的理想选择

Starlette 是一个轻量级的异步Web框架，用于构建高性能、可扩展和易维护的Web应用程序，特别适用于Python的异步编程环境。

【2】特点

1. 异步支持： Starlette是基于Python的asyncio库构建的，因此完全支持异步编程。这使得它在处理高并发和I/O密集型任务时表现出色，特别适用于构建实时Web应用、API、聊天应用等。

2. 轻量级： Starlette的设计目标之一是保持简单和轻量级。它提供了一组基本但强大的工具，以便于构建Web应用，而无需引入过多的复杂性或不必要的功能。

3. 中间件支持： Starlette支持中间件，允许你在请求和响应处理流程中添加自定义功能。这使得你可以轻松地添加认证、日志记录、异常处理等功能，以满足应用程序的需求。

4. 路由系统： Starlette提供了灵活的路由系统，可以根据URL模式将请求路由到相应的处理函数。这使得你能够定义RESTful API、网页路由等，以构建多样化的应用。

5. 异常处理： Starlette内置了异常处理机制，可以捕获和处理应用程序中的异常。这有助于提高应用的稳定性和可维护性。

6. WebSocket支持： Starlette支持WebSocket协议，允许你构建实时双向通信的应用程序，如聊天室、通知系统等。

7. 内置服务器支持： Starlette可以与ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）服务器一起使用，例如Uvicorn和Hypercorn，以便部署和运行应用程序。

8. 大量扩展库： Starlette拥有丰富的生态系统，有许多与它兼容的扩展库，例如FastAPI、Tortoise-ORM等，可以帮助你更快地构建和扩展应用程序。

9. 文档和社区： Starlette有详细的文档和一个积极的开源社区，你可以在社区中获取支持和贡献代码。

总的来说，Starlette是一个功能强大且易于使用的Web框架，特别适用于构建现代的异步Web应用程序。
它的轻量级和灵活性使得开发者能够根据需求自定义应用，同时充分利用Python的异步编程能力。
如果你需要构建高性能的Web应用或API，Starlette是一个值得考虑的选择。

【三】Pydantic

【1】引入

我们在定义函数时，一般是如下定义格式
- 在定义形参时，不对参数的类型进行多余的限制

# 定义一个函数并且不对参数的类型进行限制
def get_name_woth_age(name, age):
    print(name, age)

当我们想对我们的参数进行限制时，我们可以使用一些内置的参数类型进行限制

# 定义一个函数并对参数的类型进行限制 --- python自带的数据类型
def get_name_woth_age(name: str, age: int):
    print(name, age)

我们也可以自定义限制类型，并使用

# 定义一个函数并对参数的类型进行自定义限制 --- python自带的数据类型
class NotNull():
    ...


def get_name_woth_age(name: NotNull, age: int):
    print(name, age)

我们可以使用python自带的内置包 typing 对我们的参数进行严格的限制

# 对参数的类型加更多的限制 （列表/字典等）
from typing import List, Set, Tuple, Dict


# 限制列表内的元素类型为 字符串类型
# 限制字典内的键为字符串类型，值为浮点型
def process_time(items: List[str], dict_items: Dict[str, float]):
    for item in items:
        # 在这里我们可以调用字符串的相关方法，因为我们已经提前对列表内的元素类型加了限制
        print(item)

以上的方式，相对来说都比较复杂，因此有人为我们写好了一个库，就是Pydantic
Pydantic 是一个基于 Python 类型提示来定义数据验证、序列化和文档（使用JSON模式的）库

【2】详解

Pydantic 是一个Python库，用于数据验证和解析。
它的主要目标是使数据验证变得简单且易于维护。

【3】Pydantic 的特点包括

1. 基于类型注解： Pydantic 使用Python的类型注解来定义数据模型，使得代码更具可读性和可维护性。你可以通过定义数据模型来指定输入数据的期望类型。

2. 数据验证： Pydantic 自动验证输入数据是否符合定义的模型规范，包括数据类型、长度、范围等。如果数据不符合规范，Pydantic 将引发异常，使得数据输入更加安全。

3. 数据解析： Pydantic 能够将原始数据解析成Python对象，以便于进一步处理。这样可以将输入数据转化为应用程序内部的数据结构，从而简化数据处理逻辑。

4. 自动生成文档： Pydantic 可以根据数据模型自动生成文档，包括字段名称、数据类型、默认值等信息。这有助于生成API文档或数据表单，提高了文档的准确性。

5. 默认值和可选项： 你可以为字段指定默认值，并将字段标记为可选项（optional），这使得在数据模型中定义可选参数变得容易。

6. 数据转换： Pydantic 支持数据转换功能，可以将输入数据从一种类型转换为另一种类型，例如将字符串转换为日期时间对象。

7. 嵌套模型： 你可以创建嵌套的数据模型，以处理复杂的数据结构。这有助于将数据整理成更有组织的形式。

8. 支持Python类型： Pydantic 支持各种Python内置类型，如int、str、bool、datetime等，以及自定义类型。

9. 异步验证： Pydantic 支持异步验证和解析，适用于异步应用程序。

【4】Pydantic的基本用法示例

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    username: str
    email: str
    age: int

# 创建一个用户对象
user_data = {
    "username": "john_doe",
    "email": "john@example.com",
    "age": 30
}

user = User(**user_data)

# 数据验证和解析
print(user.username)  # 输出: john_doe
print(user.age)       # 输出: 30

# 无效数据将引发异常
invalid_data = {
    "username": "jane_doe",
    "email": "invalid_email",  # 无效的邮箱地址
    "age": "thirty"            # 无效的年龄
}

invalid_user = User(**invalid_data)  # 引发ValidationError异常

【总结】

Pydantic 是一个功能强大的数据验证和解析库，适用于各种Python应用程序，特别是用于构建API和处理用户输入数据的情况。
它的类型注解、自动生成文档和数据转换功能使得开发过程更加高效和可靠。
Pydantic的详细文档提供了更多示例和用法说明，可供进一步学习和使用。

【四】三者之间的关系

【补充】ASGI/WSGI

ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）和 WSGI（Web Server Gateway Interface）都是Python Web应用程序和Web服务器之间的接口标准，它们定义了Web服务器如何与Web应用程序进行通信。
不过，它们之间存在一些重要的区别。

【1】ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）

ASGI 是一个更现代、异步的接口标准，旨在支持异步Web应用程序，例如基于async/await的Python框架。
它允许Web应用程序处理大量并发请求而不会阻塞，从而提高了性能和响应速度。
一些常见的ASGI框架包括FastAPI、Starlette和Tornado。

【2】ASGI服务

Uvicorn： Uvicorn 是一个ASGI服务器，用于运行ASGI应用程序。它是一个轻量级、快速且易于部署的服务器，广泛用于FastAPI和其他ASGI框架。
Hypercorn： Hypercorn 也是一个ASGI服务器，与Uvicorn类似，用于运行ASGI应用程序。它具有一些额外的特性，如支持UNIX套接字（UNIX socket）。
Daphne： Daphne 是一个ASGI服务器，专门设计用于运行Django应用程序。它允许将Django应用程序部署为ASGI应用程序。

【3】WSGI（Web Server Gateway Interface）

WSGI 是一个较早的接口标准，用于同步Web应用程序。
它允许Python Web应用程序与Web服务器之间进行通信，但不能有效处理异步操作。
一些常见的WSGI框架包括Django、Flask和Bottle。

【4】WSGI服务

uWSGI： uWSGI 是一个WSGI服务器，广泛用于运行WSGI应用程序。它支持多种应用程序容器和部署模式，可以与各种Web服务器配合使用。
Gunicorn： Gunicorn（Green Unicorn）是一个WSGI服务器，专为Django应用程序设计。它通过多工作进程实现并发处理请求，提高了应用程序的性能。

【5】对比

主要区别在于：

同步 vs. 异步： WSGI 是同步接口，适用于同步Web应用程序。ASGI 是异步接口，适用于异步Web应用程序。ASGI允许应用程序处理长连接、WebSocket等异步操作。
性能： 由于ASGI的异步特性，它更适合处理大量并发请求和高性能需求。WSGI更适合传统的同步Web应用程序。
框架兼容性： ASGI通常用于FastAPI、Starlette、Tornado等异步框架，而WSGI通常用于Django、Flask、Bottle等同步框架。