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aiohttp-baseapi的Python项目详细描述
#aiohttp_-baseapi
这是一个微型框架，用于在aiohttp之上的高抽象级别上构建http api。
它允许以声明方式创建与模型类似jsonapi的http接口，并允许在任何级别上进行微调。
quick start
安装包
pip installaiohttp_baseapi
在当前目录中创建项目目录结构（它还包含两个示例应用程序）
baseapi start project
install the dependencies
configure postgres db connection
echo“database={'host'：'localhost'，'port'：5432，'database'：'test'，'user'：'test'，'password'：'test'，'minsize'：1，'maxsize'：10}“>；/settings\u local.py
Create migrations
alembic revision--autogenerate-m“init”
Run migrations
alembic upgrade head
运行应用程序
python./main.py port=9000
你可以试试api。它包含“默认”应用程序——它只打印在“/”位置下的所有现有API方法。和“演示”应用程序-它包含两个示例模型
http-get:9000
http-post:9000/authors<；<；'{“data”：{“name”：“john”，“surname”：“smith”}'
http-post:9000/books<；<；'{“data”：{“category”：“fiction”，“name”：“birthday”，“is\u available”：true，“author\u id”：1}'
http-get:9000/books？filter[name]=birthday&；include=authors“
http-get:9000/books/1
http-put:9000/books/1<；<；'{“data”：{“is available”：false}'
http delete:9000/books/1
但是有一些不同。
可以使用“filter”get参数筛选检索到的信息。
可以按多个字段筛选：`filter[fieldname1]=foo&；filter[fieldname2]=bar`.
在这种情况下，响应的“fieldname1”值等于“foo”，而“fieldname2”值等于“bar”。
还可以筛选枚举所需值：`filter[fieldname]=foo，bar`.
在这种情况下，有一些值的“fieldname”等于“foo”或“bar”。
` fieldname2“降序”。
使用参数“fields”只能检索所需的字段。
例如：“fields=fieldname1，fieldname2”。在这种情况下，响应的值只有“fieldname1”和“fieldname2”字段。
可以使用“page”参数执行分页（限制和偏移）。
用法：`page[limit]=10&page[offset]=20`-标准分页（跳过20个项，返回最大值10）。
BR/>也有可能使用参数“包含”来附加相关实体。它将只影响包含的实体。
示例：
`filter[entity.fieldname]=foo`-filter；
`sort[entity]=fieldname`-sorting；
`fields[entity]=fieldname`-选择字段；
`page[entity.limit]=10`-分页。
可以使用json模式（可以从模型描述中自动生成）或手动进行验证。
默认的数据提供程序是database，但您可以使用任何想要的内容。
单元测试
运行：
$make unit test
这是一个微型框架，用于在aiohttp之上的高抽象级别上构建http api。
它允许以声明方式创建与模型类似jsonapi的http接口，并允许在任何级别上进行微调。
quick start
安装包
pip installaiohttp_baseapi
在当前目录中创建项目目录结构（它还包含两个示例应用程序）
baseapi start project
install the dependencies
configure postgres db connection
echo“database={'host'：'localhost'，'port'：5432，'database'：'test'，'user'：'test'，'password'：'test'，'minsize'：1，'maxsize'：10}“>；/settings\u local.py
Create migrations
alembic revision--autogenerate-m“init”
Run migrations
alembic upgrade head
运行应用程序
python./main.py port=9000
你可以试试api。它包含“默认”应用程序——它只打印在“/”位置下的所有现有API方法。和“演示”应用程序-它包含两个示例模型
http-get:9000
http-post:9000/authors<；<；'{“data”：{“name”：“john”，“surname”：“smith”}'
http-post:9000/books<；<；'{“data”：{“category”：“fiction”，“name”：“birthday”，“is\u available”：true，“author\u id”：1}'
http-get:9000/books？filter[name]=birthday&；include=authors“
http-get:9000/books/1
http-put:9000/books/1<；<；'{“data”：{“is available”：false}'
http delete:9000/books/1
但是有一些不同。
可以使用“filter”get参数筛选检索到的信息。
可以按多个字段筛选：`filter[fieldname1]=foo&；filter[fieldname2]=bar`.
在这种情况下，响应的“fieldname1”值等于“foo”，而“fieldname2”值等于“bar”。
还可以筛选枚举所需值：`filter[fieldname]=foo，bar`.
在这种情况下，有一些值的“fieldname”等于“foo”或“bar”。
` fieldname2“降序”。
使用参数“fields”只能检索所需的字段。
例如：“fields=fieldname1，fieldname2”。在这种情况下，响应的值只有“fieldname1”和“fieldname2”字段。
可以使用“page”参数执行分页（限制和偏移）。
用法：`page[limit]=10&page[offset]=20`-标准分页（跳过20个项，返回最大值10）。
BR/>也有可能使用参数“包含”来附加相关实体。它将只影响包含的实体。
示例：
`filter[entity.fieldname]=foo`-filter；
`sort[entity]=fieldname`-sorting；
`fields[entity]=fieldname`-选择字段；
`page[entity.limit]=10`-分页。
可以使用json模式（可以从模型描述中自动生成）或手动进行验证。
默认的数据提供程序是database，但您可以使用任何想要的内容。
单元测试
运行：
$make unit test
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