شاید در نگاه اول ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر کار ساده و راحتی به نظر برسد ولی در واقعیت، این فرآیند مراحل پیچیده‌ای را در خود جای داده است. به صورت کلی، هنگام طراحی و ساخت API و توسعه بک اند یک سرویس، ما باید به فاکتورهای مختلفی توجه داشته باشیم. فاکتورهایی همچون تکنولوژی ساخت، کتابخانه به کار رفته و نحوه تعامل سیستم‌ها با یکدیگر همواره روی سطح بازدهی ما تاثیر می‌گذارند. یک سری نکات کلیدی هم هستند که می‌توانند روند توسعه مدل‌های جدید پایگاه داده را متحول سازند.
- برای ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر ما باید به منابع سخت افزاری توجه داشته باشیم.
- انتخاب یک کتابخانه مناسب همچون Fast Api در این زمینه اهمیت زیادی خواهد داشت.
- جدا از کتابخانه، ما باید بتوانیم تکنولوژی‌ها و ابزارهای ساخت مناسبی را برای پروژه خود به کارگیریم.
- حین ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر استفاده از معماری اصولی اهمیت زیادی خواهد داشت.
- بهتر است سیستم و سامانه‌ای که در حال کار روی آن هستیم را به خوبی بشناسیم
- برگزاری جلسات تیمی و انتخاب مسیر پروژه در این حوزه اهمیت زیادی دارد.
چرا از FastAPI برای توسعه API استفاده کنیم؟
برای ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر امکان استفاده از تکنولوژی‌های زیادی وجود دارد. FastAPI یکی از همین تکنولوژی‌های مدرن و سریع در زبان برنامه نویسی پایتون می‌باشد که قابلیت‌های گسترده زیادی را نیز با خود حمل می‌کند. این فریمورک به گونه‌ای طراحی شده تا عملکرد مطلوبی را در اختیار شما قرار دهد. توسعه دهندگان FastAPI را بر پایه Starlette و Pydantic طراحی نموده‌اند. از جمله مهم‌ترین قابلیت‌های کلیدی به کار رفته در طراحی این فریمورک باید به پشتیبانی از async و await به صورت لوکال اشاره نمود. جدا از این مسئله، تایپ هینت‌های پایتون در این فریمورک به شدت پر رنگ هستند و به شما اجازه می‌دهند تا فعالیت‌های خاصی همچون اعتبارسنجی ورودی‌ها، سریال سازی و مستندسازی اتوماتیک را در بهترین حالت ممکن پشت سر بگذارید.
FastAPI در مقایسه با فریمورک‌های دیگر
مسئله‌ای که هنگام انتخاب تکنولوژی برای ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر مطرح می‌شود به تفاوت تکنولوژی‌های منتخب با سایر ابزارهای مطرح شده در این زمینه اشاره دارد. مثلا تاکنون افراد زیادی از ما سوال پرسیده‌اند که مهم‌ترین تفاوت FastAPI با دیگر فریمورک‌ها و کتابخانه‌های پایتون در این زمینه چیست؟ در مقایسه با Falst و Django، ابزارهایی همچون FastAPI توانسته‌اند عملکرد سریع و مطلوبی داشته باشند. این ابزارها به درستی از Async پشتیبانی نموده و به شما اجازه می‌دهند تا مستندسازی خودکار داشته باشید. توسعه یک API با استفاده از FastAPI کار راحتی بوده و به پیچیدگی یا دانش فنی زیادی نیاز ندارد. در ضمن، مدیریت وابستگی یا DI در این فریمورک هم اتوماتیک می‌باشد. برای توسعه دهندگان تازه وارد و افرادی که توانایی درک مباحث عمیق را در اختیار ندارند، این فریمورک همواره یک انتخاب عالی خواهد بود!
معماری Asynchronous در FastAPI و اهمیت آن در عملکرد API
سنکرون بودن یا نبودن توابع هنگام ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر مسئله‌ای است که نمی‌توان به راحتی از آن گذشت! خوشبختانه FastAPI به صورت داخلی از این معماری پشتیبانی نموده و به شما اجازه می‌دهد تا چندین درخواست را در یک لحظه پردازش کنید. به خاطر داشته باشید که این عامل در توسعه برنامه‌های چند کاربردی اهمیت زیادی دارد. اگر برنامه نتواند به صورت همزمان چندین درخواست را مورد پردازش قرار دهد، در طولانی مدت با مشکلات جدی مواجه خواهد شد. این معماری به FastAPI اجازه داده تا بدون انتظار برای اتمام یک فرآیند، فرآیند جدیدی را شروع کند. در این حالت، سرعت برنامه چند برابر شده و شما می‌توانید نسبت به توسعه نرم افزارهای Real-Time اقدام نماید. فقط شما باید بتوانید به درستی از این ویژگی بهره مند شوید.
Dependency Injection در FastAPI: چطور وابستگی‌ها را مدیریت کنیم؟
همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر کار راحتی نیست. در خیلی از مواقع درخواست‌های ما به سرویس‌هایی متصل هستند که وابستگی‌های زیادی دارند. در این شرایط، DI وارد عمل می‌شود. به صورت کلی، Dependency Injection از جمله معماری‌های کلیدی به حساب می‌آید که در FastAPI به کار رفته است. وابستگی‌هایی همچون پایگاه داده، سیستم احراز هویت و تنظیمات کلیدی سرویس را می‌توان با استفاده از این سرویس مدیریت نمود. توابع داخلی و اتوماتیک به کار رفته در ایجاد FastAPI، این فرآیند را برای ما ساده می‌کنند. در نتیجه، به کارگیری آنها مزایای زیادی را به همراه خواهد داشت.
آشنایی با Pydantic برای مدیریت داده‌ها
مدیریت داده‌های ورودی و نحوه تعامل آنها با معماری، مسئله‌ای مهم به حساب می‌آید که نمی‌توان به راحتی از آن گذشت! هنگام ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر شما باید مطمئن شوید که داده‌ها به درستی مورد پردازش قرار می‌گیرند. به نظر شما این روند چگونه انجام می‌شود؟ Pydantic نام سرویسی است که در FastAPI به کار رفته و با کمک آن ما می‌توانیم داده‌ها را اعتبار سنجی کنیم. قطعا چنین تکنولوژی روی کیفیت کدهای نگارش شده توسط ما و سطح بازدهی آنها تاثیر گذار هستند. به خاطر داشته باشید که سیستم‌های کلیدی همچون سیستم احراز هویت، مدیریت کاربران و ایجاد خروجی در مدل همواره به این تکنولوژی وابستگی زیادی دارند.
ساخت اولین API با FastAPI
برخلاف تکنولوژی‌هایی همچون Asp.net و Laravel که برای ایجاد یک Api ساده به حجم زیادی کد نیاز دارند، برای ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر شما نیازی به نگارش بیش از چند صد خط کد نخواهید داشت. در تصویر زیر می‌توانید نحوه ساخت یک Api ساده با استفاده از FastAPI را مشاهده کنید. در این Api، به محض دریافت یک درخواست توسط سرور، پیام Hello FastAPI نمایش داده می‌شود! به خاطر داشته باشید که این قطعه کد می‌تواند دریچه ورود شما به دنیای برنامه نویسی بک اند باشد!
مدیریت خطاها و Exception Handling در FastAPI
مسئله دیگری که هنگام مدیریت درخواست‌ها شما باید به آن توجه کنید، به مدیریت خطا اشاره دارد. بالاخره مدیریت خطا کار راحتی نبوده و شما باید همه فاکتورهای مختلف را در نظر بگیرید. مثلا اگر به جای int، درخواست حاوی string بود چه اتفاقی رخ دهد؟ در FastAPI، ما دستوری تحت عنوان HTTPException داریم. در این دستور شما می‌توانید نوع ارور و توضیحات را درج کنید. مثلا بیایید فرض کنیم که ما قصد دریافت یک آی دی را داریم و می‌خواهیم اگر آی دی از عدد 10 بیشتر بود، ارور نمایش دهیم. می‌توانیم همچون ساختار کد در تصویر زیر، سیستم مدیریت خطا را پیاده سازی کنیم.
مدیریت پس‌زمینه (Background Tasks) در FastAPI
هنگام ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر، ما باید به فرآیند‌هایی که در پشت صحنه رخ می‌دهند هم دقت داشته باشیم. این فرآیند‌ها می‌توانند تاثیر زیادی روی خروجی و عملکرد پروژه بگذارند. به صورت کلی، برای مدیریت Background Services ما باید به سراغ ابزار BackgroundTasks در این فریمورک برویم. FastAPI با استفاده از سیستم‌های اتوماتیک برای مدیریت فرآیند‌های پشت صحنه توسعه یافته و همین مسئله هم باعث شده تا بازدهی مطلوبی کسب کند. از همین رو، اگر شما هم به دنبال ایجاد یک وب اپلیکیشن حرفه‌ای هستید، حتما باید به Background Tasks توجه ویژه‌ای داشته باشید.
اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
بیایید یک مثال را برای ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر و مدیریت داده‌ها بررسی کنیم. در قسمت‌های قبل، ما یک Api ساختیم و با تکنیک‌های کنترل خطا و مدیریت پس زمینه آشنا شدیم. حال نوبت به Pydantic برای احراز هویت می‌رسد. به قطعه کد زیر دقت داشته باشید. در این قطعه کد، ما در حال اعتبار سنجی داده‌های ورودی هستیم. ما فرض کردیم یک مدل به نام User وجود دارد که در آن Name و Email تعریف شده است. حال ما برای اعتبارسنجی Name و Email، شرایط خاصی را تعریف نموده‌ایم.
بهینه‌سازی و استقرار API
پس از اتمام ایجاد فرآیند ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر شما می‌توانید نسبت به استقرار آن اقدام نمایید. شرکت‌ها، پلتفرم‌ها و تکنولوژی‌های زیادی در این زمینه فعالیت می‌نمایند و خدماتشان را در اختیار کاربران قرار می‌دهند. برای بهینه سازی، شما می‌توانید به سراغ Gzip بروید تا حجم داده‌های ارسالی را کاهش دهید. پس از آن برای کش کردن سرویس‌های تکراری شما می‌توانید به سراغ redis بروید. در نهایت برای پیاده سازی شما می‌توانید خدمات سرورهای داخلی یا خارجی را به کارگیرید.
مستندسازی خودکار API با OpenAPI و Swagger
هنگام توسعه بک اند و ایجاد مدل‌های تست، در فریمورک‌های مختلف ما باید از تکنیک‌های متنوعی استفاده کنیم. مثلا توسعه دهندگان asp.net باید به سراغ Swaggers و OpenApi برای تست جریان داده و بررسی خروجی بروند. این در حالی است که مستندسازی خودکار به کار رفته در FastAPI به شما اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به نگارش یونیت تست به بازدهی مطلوبی برسید. به خاطر داشته باشید که روند نگارش داکیومنت هم با استفاده از Swaggers دنبال شده و کارشناسان در این زمینه با هیچ مشکلی برخورد نمی‌کنند. از همین رو، به کارگیری این تکنولوژی اهمیت زیادی دارد.
مهاجرت از Flask یا Django به FastAPI: چالش‌ها و مزایا
اگر شما در زبان برنامه نویسی پایتون نسبت به کار با فریمورک‌هایی همچون Django یا Flask کار کارده اید، حتما می‌دانید که مهاجرت از این فریمورک‌ها و استفاده از ابزارهایی همچون FastAPI کار دشواری به حساب نمی‌آید. شما همچنان در حال یادگیری در اکوسیستم پایتون هستید و نیازی به یادگیری یک زبان جدید نخواهید داشت! از جمله مزایای این روند مهاجرتی باید به مواردی همچون سرعت بالا، مدیریت راحت وابستگی‌ها و پشتیبانی از توابع سنکرون اشاره نمود. این در حالی است که یادگیری تایپ هینتینگ یا تغییر ساختار پروژه‌های فعلی می‌تواند چالش‌های گسترده‌ای را سر راهتان قرار دهد. پس اگر شما هم به دنبال یادگیری یک فریمورک جدید برای توسعه بک اند هستید، حتما باید تحقیقات مناسبی انجام دهید.
نتیجه گیری
همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر با استفاده از فریمورک‌های مختلفی امکان پذیر است. فریمورک FastAPI یکی از بهترین ابزارهای مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آید. اگر این مقاله برای شما جالب بود، می‌توانید نسبت به مطالعه تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یا مهم ترین کاربرد های پایتون هم اقدام نمایید. این صفحه‌ها به گسترش اطلاعات شما در مورد نحوه ساخت API کمک زیادی می‌کنند. در ضمن، علاقه مندان به یادگیری دنیای تکنولوژِ می‌توانند هم اکنون و با خیال راحت از طریق راه‌های ارتباطی معرفی شده در این صفحه همچون شماره واتساپ با کارشناسان دیتایاد ارتباط برقرار نمایند.
سوالات متداول
چرا FastAPI نسبت به Flask سریع‌تر است؟
انتخاب یک تکنولوژی مناسب هنگام توسعه و طراحی API، مسئله‌ای کلیدی بوده که نمی‌توان به راحتی از آن گذشت. FastAPI یکی از ابزارهای مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آید که در مقایسه با Flask مزایای زیادی را با خود حمل می‌کند. به عنوان مثال، این تکنولوژی به صورت لوکال از توابع async پشتیبانی می‌کند. جدا از این مسئله، پشتیبانی از Uvicorn توسط این پلتفرم توانسته محبوبیتش را چند برابر کند.
چگونه از Pydantic برای اعتبارسنجی داده‌ها در FastAPI استفاده کنیم؟
اگر ما به دنبال استفاده از pydantic برای اعتبارسنجی داده‌ها باشیم، فقط کافی است مدل‌های داده‌ای را به درستی تعریف کنیم. با تعریف اصولی مدل‌های داده‌ای، ما خیلی راحت می‌توانیم نسبت به اعتبارسنجی درخواست‌ها و جلوگیری از کاهش سطح امنیت اقدام نماییم. البته، در نظر داشته باشید که جزئیات نحوه پیاده سازی این ابزار و نوع مدل‌های داده‌ای به پروژه شما وابستگی زیادی دارند.
بهترین روش‌های بهینه‌سازی عملکرد API در FastAPI چیست؟
ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر به هیچ عنوان کار راحتی نیست. مخصوصا برای افرادی که به تازگی وارد دنیای برنامه نویسی شده‌اند. برای دنبال کردن این پروسه، شما چندین راهکار مختلف را جلوی پای خود مشاهده می‌کنید. اولین راهکار به بهینه سازی کوئری‌های پایگاه داده اشاره دارد. بهینه سازی کوئری‌های مخصوص پایگاه داده به شما کمک می‌کند تا بازدهی مطلوبی را نیز کسب نمایید. جدا از این مسئله، مباحثی همچون Caching هم می‌توانند روند بهینه سازی عملکرد Api را تحت تاثیر خود قرار دهند.
چگونه یک API مقیاس‌پذیر با FastAPI طراحی کنیم؟
ساخت APIهای بهینه و مقیاس‌پذیر به چندین فاکتور مختلف وابستگی دارد. در اولین گام شما باید معماری مناسبی را برای پروژه خود به کارگیرید. معماری میکروسرویس همواره یک انتخاب فوق العاده در این زمینه به حساب می‌آید. جدا از این مسئله، شما می‌توانید تکنولوژی‌های خاصی همچون Redis را نیز برای کش کردن اطلاعات مورد استفاده قرار دهید. این مباحثی همواره روی سطح بازدهی پروژه شما تاثیر می‌گذارند.
