Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Перевод Разработчик популярного веб-фреймворка FastAPI об истории его создания и перспективах аннотаций типов Python



Python-девелопер и писатель Рики Уайт взял интервью у Себастьяна Рамиреса, разработчика из Explosion AI. Но Себастьян не просто разработчик, это заметная фигура в open source сообществе, создатель популярных фреймворков FastAPI и Typer. В основном речь шла про широкие возможности применения аннотаций типов Python, историю создания фреймворка FastAPI и его дальнейшее развитие. Кроме того, Себастьян рассказал о своих планах по работе над другими open source проектами. Без лишних слов, давайте перейдем к интервью.

Рики: Спасибо, что пришёл, Себастьян. Сначала я бы хотел задать тебе те же вопросы, что и другим своим гостям. Как ты начал программировать? Когда познакомился с Python?

Себастьян: Спасибо, что пригласил [улыбается].

Я начал программировать, когда мне было пятнадцать. Я пытался создать веб-сайт для бизнеса своих родителей. Первым моим настоящим кодом был JavaScript внутри HTML модальное диалоговое окно (alert) с фразой Hello World. Я до сих пор помню, как обрадовался, увидев это маленькое окно с сообщением, и испытал чувство всемогущества от мысли, что это запрограммировал я.

Я много лет боялся изучать какой-либо другой язык, думая, что сначала должен хотя бы освоить JavaScript. Но потом на одном из многих онлайн-курсов, которые я проходил, возникла необходимость использовать Python для управления искусственным интеллектом в Pac-Man и для некоторых других задач. Курс состоял из одного длинного туториала по основам Python, и этого было достаточно. Мне очень хотелось попробовать.

Я быстро влюбился в Python и пожалел, что не начал раньше!

Рики: На сегодняшний день мне известно [поправь меня, если ошибаюсь], что ты трудишься в Explosion AI, компании, создавшей популярную платформу обработки естественного языка (NLP-библиотеку spaCy). Расскажи немного о трудовых буднях. Какие задачи в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения интересуют команду и какие инструменты создала компания, чтобы помочь разработчикам быстрее продвигаться в обеих областях?

Себастьян: Да, Explosion в основном известен благодаря spaCy. Это NLP-библиотека с открытым исходным кодом. Они также создали Prodigy, коммерческий инструмент с поддержкой скриптования для эффективного аннотирования наборов данных в машинном обучении. Я работал в основном в Prodigy Teams. Это облачная версия Prodigy для совместного использования. Поскольку продукт ориентирован на конфиденциальность, создание облачной версии было связано с множеством особых проблем.

Тем не менее недавно я решил покинуть компанию. Теперь я планирую найти способ посвятить большую часть своего рабочего времени FastAPI, Typer и другим моим open source проектам. А ещё я, скорее всего, буду консультировать другие команды и компании.

Рики: Ты более известен как разработчик FastAPI, высокопроизводительной веб-платформы для создания API-интерфейсов, которая быстро стала одной из самых популярных в Python-сообществе. Что вдохновило тебя на его создание и как планируешь развивать его дальше? И вопрос от тех, кто ещё не пробовал FastAPI: почему можно смело использовать его в своём следующем проекте вместо других популярных фреймворков?

Себастьян: На самом деле я годами откладывал создание нового фреймворка.

Сначала я изучал и использовал множество фреймворков, плагинов и инструментов, постоянно совершенствуя свой воркфлоу (и воркфлоу команд, которые я возглавлял), одновременно улучшая создаваемые нами продукты. И так как я работал над стартапами с постоянными пивотами и ускоренными темпами разработки, у меня была возможность итеративно повторять поиск правильного техпроцесса и [наиболее удобных и эффективных] инструментов, комбинируя существующие фреймворки с большим количеством плагинов и тулзов.

У меня также была возможность поработать с другими технологиями с JavaScript и TypeScript на фронте, несколькими фреймворками для гибридных приложений, с Electron для десктопа и так далее. Тем не менее, большинство моих проектов (или даже все) были связаны с данными (data science, ML и так далее).

В какой-то момент у меня в голове сформировалось сочетание фич, которые мне нравились. Я взял их из разных фреймворков, инструментов и даже из других языков и экосистем:

  1. Автозаполнение в редакторе кода.
  2. Автоматическое обнаружение ошибок в редакторе (проверка типов).
  3. Возможность писать простой код.
  4. Автоматическая валидация данных.
  5. Автоматическое преобразование данных (сериализация).
  6. Автоматическая генерация документации для API.
  7. Поддержка стандартов OpenAPI для Web API, OAuth 2.0 для аутентификации и авторизации и JSON Schema для документирования.
  8. Внедрение зависимостей для упрощения кода и повторного использования кода в качестве утилит.
  9. Хорошая производительность / параллелизм.

Но я не мог объединить эти фичи, тупо интегрируя всё со всем. Идеальный воркфлоу, который прекрасно работал в моей голове, по-прежнему сталкивался с кучей проблем, когда дело доходило до реализации. Требовалась сложная интеграция плагинов, устаревших компонентов, недокументированных инструментов, не говоря про некрасивый избыточный код и прочие головняки.

В какой-то момент мой очередной эксперимент по скрещиванию опять провалился. Я как будто перепробовал всё, что можно, и задумался о том, что делать дальше. И тогда я понял: Час Х настал. Я стал изучать стандарты OpenAPI, JSON Schema, OAuth 2.0 и многие другие. Затем я начал реализовывать свои идеи именно так, как это работало у меня в голове. Сначала тестировал на нескольких редакторах, оптимизируя взаимодействие с разработчиками, и только потом закреплял это во внутренней логике моего проекта.

Затем я убедился, что у меня были подходящие строительные блоки для создания FastAPI: Starlette (для всех веб-частей) и pydantic (для работы с данными) оба имеют отличную производительность и фукнциональность. И, наконец, я приступил к реализации своего проекта с учётом стандартов, собранной обратной связи от разработчиков, а также некоторых дополнений (например, системы внедрения зависимостей).

У меня на сайте гораздо больше информации об истории создания, архитектуре и планах FastAPI, а также об альтернативах, источниках вдохновения и референсах.

Те, кому интересно попробовать, обычно начинают с главной страницы или README и далее следуют мини-руководству. Через пятнадцать-двадцать минут у них складывается представление о том, как работает FastAPI. После этого уже можно решить, нравится или нет, будет ли это полезно.

Ремарка для тех, кто уже использует другие фреймворки в своём проекте: не спешите переходить на FastAPI только потому, что он классный. Если ваш продукт работает хорошо и вам не нужно расширять функциональность, или вам не нужны преимущества FastAPI, то переходить на него не стоит.

А вообще, мигрировать на FastAPI относительно просто, там нет сложных интеграций. Вы можете использовать обычные Python-пакеты непосредственно в сочетании с FastAPI. Мигрировать можно постепенно или создавать с FastAPI только новые компоненты.

Рики: Ещё ты создал Typer, фреймворк, работающий в режиме командной строки (CLI). Он, так же как и FastAPI, во многом опирается на аннотации типов Python. Кажется, я замечаю закономерность [улыбается]. Что такого особенного в этой типизации, которая тебе так нравится? Считаешь ли ты, что всё больше библиотек должны использовать аннотации типов Python?

Себастьян: Да, конечно! Аннотации типов позволяют реализовать автозаполнение и проверку типов в редакторе кода. Аннотации типов, собственно, и были придуманы для этих задач.

Это особенно актуально, если вы создаёте инструмент, который, как ожидается, будут использовать другие разработчики. Я бы хотел, чтобы многие Python-пакеты, например, для инфраструктуры API или SaaS-клиентов, поддерживали аннотации типов. Это значительно улучшило бы жизнь их разработчиков и упростило бы внедрение инструментов.

Но теперь, благодаря pydantic, FastAPI и Typer, мы выяснили, что аннотации типов уже содержат много информации, которую можно использовать для создания более мощных инструментов. Разумеется, они самостоятельно могут обращаться к документации и выдавать для нас сообщения, наподобие ожидается, что имя будет строкой или ожидается, что возраст будет числом с плавающей точкой.

Аннотациии типов также можно использовать для валидации данных например, когда функция ожидает строку, но получает словарь. Это ошибка, о которой можно сообщить, и если фреймворк (например, FastAPI или Typer) состоит из набора таких функций с параметрами, он сам в состоянии выполнить такую валидацию.

Ещё аннотации типов можно использовать для сериализации данных. Например, в URL-адресе всё является строкой, и то же самое справедливо для CLI. Но если в аннотациях типов мы укажем, что нам нужно целое число, инфраструктура (FastAPI или Typer) может попытаться преобразовать, например, строку 42 из URL-адреса или командной строки в целое число.

Итак, с помощью интуитивно понятного и простого кода, который всего лишь описывает тип переменной, мы можем обеспечить работу трёх дополнительных функций (валидация данных, сериализация и документация), опираясь на базовую функциональность (автозаполнение и проверка типа). Так мы получим очень ценные плюшки, приложив достаточно мало усилий по написанию кода.

И в подавляющем большинстве случаев для всех этих функций требуется одна и та же информация по типу возраст это целое число. Таким образом, повторно используя один и тот же фрагмент кода (аннотацию типа), мы можем избежать его дублирования. Поддерживая единый источник истины (Single Source of Truth, SSOT), мы убережём себя от ошибок в будущем, если решим изменить тип в каком-то месте (например, для валидации данных), но забудем обновить его в другом месте (например, в документации).

Всё это из коробки могут делать FastAPI и Typer.

Рики: Каковы твои планы на будущее? Над какими ещё проектами будешь работать?

Себастьян: О да, у меня много планов. Может быть, даже слишком много [улыбается].

Есть несколько фич, которые я хочу добавить в FastAPI и Typer. Я также планирую поработать над автоматизацией UI администратора FastAPI, который не будет зависеть от базы данных (буду делать на основе OpenAPI). Ещё хочу интегрировать pydantic с SQLAlchemy для тех случаев, когда нужно общаться с базами данных (опять же, хочу воспользоваться преимуществами аннотаций типов и уменьшить дублирование кода).

Далее планирую улучшить, упростить и подробнее документировать все утилиты, связанные с OAuth 2.0, скоупом, сторонней аутентификацией и так далее.

Кроме того, хочу сделать больше контента об изучении всех этих штук, снять несколько видеороликов, возможно, сделать курс

Рики: Теперь, задам тебе, пожалуй, два последних вопроса. Чем ещё занимаешься в свободное время? Чем интересуешься, помимо Python и программирования?

Себастьян: В последнее время у меня не было возможности отвлекаться на другие занятия, но я надеюсь, в дальнейшем это немного изменится. Когда у меня есть время, я люблю играть в видеоигры с женой (а иногда и один), смотреть фильмы, завтракать или пить кофе с друзьями где-нибудь в Берлине (когда нет карантина).

Мне очень нравится работать над своими open source проектами, поэтому я легко могу сидеть за этим делом часами даже в выходные дни и не замечать, как проходит время [улыбается].

Рики: Спасибо, что пришёл, Себастьян. Классно пообщались!

Себастьян: Всегда рад.Большое спасибо за приглашение!



VPS серверы от Маклауд быстрые и безопасные.

Зарегистрируйтесь по ссылке выше или кликнув на баннер и получите 10% скидку на первый месяц аренды сервера любой конфигурации!

Источник: habr.com
К списку статей
Опубликовано: 16.06.2021 12:16:05
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Блог компании маклауд

Open source

Python

Интервью

Рики уайт

Себастьян рамирес

Explosion ai

Fastapi

Typer

Категории

Последние комментарии

© 2006-2021, personeltest.ru