早先对 Python *args, **kwargs 参数有所了解，也知道参数列表中的 / 表示 Positional Only， * 很少见。然而在使用 FastAPI 时看到路由函数中表示默认值采用了 ... 的方式又重新激发起我对 Python 函数参数的 *, /, *args, 和 **kwargs 的兴趣。
如 FastAPI 官方文档 Request Forms and Files 中的
@app.post("/files/")
async def create_file(file: bytes = File(...), fileb: UploadFile = File(...), token: str = Form(...)):
默认值的 File(...), Form(...)， 起初还以为 ... 只是真正意义上的省略号，使用时需传入适当的参数，后来发现 ... 居然是一个 Python 实实在在的内置对象。 阅读全文 >>
关于 AWS API Gateway V1, 写过一篇笔记 Lambda + API Gateway 创建需 API Key 验证的 API。 AWS 又推出了 API Gateway V2(服务管理/理解层面), 它同样可以用来作 HTTP-PROXY 调用 REST API, WebSocket; AWS-PROXY 调用 Lambda, 还能直接调用 AWS 的其他服务，如 StepFunction, SQS 等。
但是 API Gateway V2 把 V1 中的 API Key 验证功能去掉了，这有点为了赚钱耍无赖了，先前是 API Key 验证不过时不会调用 Lambda, 现在可用 Lambda 来验证 API 调用，也就是不管 API Key 对与不对，都会去调用 Lambda 从而实现从你的帐户上扣钱的功能。
在 V1 中创建整套服务的过程基本是 Resource -> Method -> Integration -> Stage。而在 V2 中的过程是 Integration -> Route -> Stage, 把 Resource 和 Method 合而为一，比如 Route Key 写成 GET /users.
下面照旧以 Terraform 的方式来叙述使用 API Gateway V2 如何实现 HTTP 代理，调用 Lambda, 及使用 AWS 服务(以 SQS 为例)，或与 VPC 内部的服务集成。首先是一个基本的框架，含 API 本身和 Stage 阅读全文 >>
向数据库中插入 CLOB 或 BLOB 类型的数据，Oracle 总是比其他类型的数据库操作上要麻烦多了。当然，对于不大于 4K 长度的 CLOB 字符串在 JDBC 中可简单的用 PreparedStatement.setString(idx, "short string") 。如果要插入大于 4K 长度的内容，网上找来的例子许多都是分两步走
FOR UPDATE, 再更新先前插入的记录这就存在两个问题，含 CLOB/BLOB 的表必需要有主键，还有因为 FOR UPDATE 的使用我们需要开启事物，不能采用自动提交。
其实还有更简单的方法可直接插入大的 CLOB/BLOB 数据，要用到 Oracle JDBC 驱动的 setStringForClob(), CLOB.createTemporary(), 或 BLOB.createTemporary() 方法。来看下面的例子，例子中只演示 CLOB, 类似的方法可应用于 BLOB, NCLOB。
本文中所使用的 Oracle JDBC 驱动比较老，是 ojdbc:ojdbc:5。Docker 启动一个本地的 Oracle 11G 作为测试数据库
$ docker run -d -p 1521:1521 -p 8080:8080 wnameless/oracle-xe-11g-r2
默认的 SID 是 xe, 数据库用户名和密码分别是 system/oracle 阅读全文 >>
近日曾想尽办法为 Flask 实现 Swagger UI 文档功能，找到的实现方式基本上是 Flask + Flasgger, 记录在 Flask 应用集成 Swagger UI。然而不断的 Google 过程中偶然发现了一款集成了 Swagger UI 的比 Flask 还好的 Python Web 框架 -- FastAPI 。起初想要在标题中表达的意思大概是 Flask + Swagger = FastAPI, 后来发现 FastAPI 的闪亮点不仅如此，于是乎又找了些 Flask 与 FastAPI 对比的文章读一读，在文后附有链接。
本文不对 Flask 与 FastAPI 的各个方面对进行对比，本人兴趣依然还是在 FastAPI 的 Swagger UI 功能，以及与 Flask 的 Blueprint 类似的特性。如果要拿 Flask 与 FastAPI 比较的话，应该用 Flask 2.x, 因为它开始支持类似 @app.get 的装饰器，并引入了 async 路由函数。
Flask 是在 2010 年发布的，它构建于 WSGI(Python Web Server Gateway Interface) 之上的，产品环境中运行需与 uWSGI, Gunicorn 搭配，或用 mod_wsgi 模块与 Apache 集成。因发布较早，所以目前应该有较多的使用者。Flask 2.0 需要 Python 3.6+ 的支持，如果支持 async, 需 Python 3.7+
FastAPI 发布于 2018 年，构建于 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 之上，在 IO 密集型的应用中有更优越的性能。生成环境中配合 ASGI 服务器，如 Uvicorn 或 Hypercorn. FastAPI 最为亮丽的特性是集成了 Swagger UI -- 外加一个福利 ReDoc。FastAPI 需 Python 3.6+ 版本。 阅读全文 >>
关于 Python 中 async, await 关键字的一些知识在去年的一篇 探索 Flask 对 asyncio 的支持 有讲到，一直没在实际上用过它们，所以基本上也就忘干净了。随着 Flask 2 加入了 async 的特性，以及 FastAPI 从一开始支持 async, 又觉得有必要重新温习一下 Python 中如何使用 async, await 关键字了。
注：由于 Flask 支持了 async, 号称 async 化 Flask 的 Quart 项目开始变得无足轻重了。
本文主要的学习材料是在 YouTube 上的一个视频 Fear and Awaiting in Async (Screencast), 其中用 Python REPL 以 Live 的形式展示，对 async, await 关键字循序渐进的讲解。
如今不少语言都支持 async, await 关键字，如 C#, JavaScript, Kotlin, Rust 等，还有今天的主角 Python。而 Java 仍然很重视函数返回值的意义，未支持 async, 只能显式的返回 Future/CompletableFuture, 而且自己控制如何在线程池中执行。 阅读全文 >>
成熟的 Web API 框架总有一款 API 文档与之伴随，当前最知名的莫过于支持 Open API 的 Swagger 了。Python 的 Flask 框架支持 Swagger UI 也有几条路子
单纯用 Flask 构建 API 的话，细数起来也就 Flasgger 比较合适，如果甩开 Flask 而用 FastAPI 的话，就不用操心 Swagger 了，因为 FastAPI 原生的支持 Swagger。
本文中我们将体验如何使用 Flasgger, 关于使用方法，在它源码的 README.md 已经描述的很清楚了。Flasgger 提供了以下几种主要的使用方式 阅读全文 >>