我在前面介绍的系统界面功能，包括菜单工具栏、业务表的数据，开始的时候，都是基于模拟的数据进行测试，数据采用JSON格式处理，通过辅助类的方式模拟实现数据的加载及处理，这在开发初期是一个比较好的测试方式，不过实际业务的数据肯定是来自后端，包括本地数据库，SqlServer、Mysql、Oracle、Sqlite、PostgreSQL等，或者后端的WebAPI接口获取，本篇随笔逐步介绍如何对后端的数据接口进行建模以及提供本地WebAPI代理接口类的处理过程。
1、定义Web API接口类并测试API调用基类
我在随笔《使用wxpython开发跨平台桌面应用，动态工具的创建处理》中介绍了关于工具栏和菜单栏的数据类，以及模拟方式获得数据进行展示，如下界面所示。
如菜单数据的类信息，如下所示。
class MenuInfo: id: str # 菜单ID pid: str # 父菜单ID label: str # 菜单名称 icon: str = None # 菜单图标 path: str = None # 菜单路径，用来定位视图 tips: str = None # 菜单提示 children: list["MenuInfo"] = None
这些数据和后端数据接口的定义一致，那么就很容易切换到动态的接口上。
在系统开发的初期，我们可以先试用模拟方式获得数据集合，如通过一个工具来来获得数据，如下所示。
为了更好的符合实际的业务需求，我们往往需要根据服务端的接口定义来定义调用Web API接口的信息。
我们为了全部采用Python语言进行开发，包括后端的内容，采用 基于SqlAlchemy+Pydantic+FastApi 的后端框架
该后端接口采用统一的接口协议，标准协议如下所示。
{ "success": false, "result": T , "targetUrl": "string", "UnAuthorizedRequest": false, "errorInfo": { "code": 0, "message": "string", "details": "string" } }
其中的result是我们的数据返回，有可能是基本类型（如字符串、数值、布尔型等），也有可能是类集合，对象信息，字典信息等等。
如果是分页查询返回结果集合，其结果如下所示。
展开单条记录明细如下所示。
如果我们基于Pydantic模型定义，我们的Python对象类定义代码如下所示
from pydantic import BaseModel from typing import Generic, Type, TypeVar, Optional T = TypeVar("T") # 自定义返回模型-统一返回结果 class AjaxResponse(BaseModel, Generic[T]): success: bool = False result: Optional[T] = None targetUrl: Optional[str] = None UnAuthorizedRequest: Optional[bool] = False errorInfo: Optional[ErrorInfo] = None
也就是结合泛型的方式，这样定义可以很好的抽象不同的业务类接口到基类BaseApi中，这样增删改查等处理的接口都可以抽象到BaseApi里面了。
权限模块我们涉及到的用户管理、机构管理、角色管理、菜单管理、功能管理、操作日志、登录日志等业务类，那么这些类继承BaseApi，就会具有相关的接口了，如下所示继承关系。
2、对异步调用进行测试和接口封装
为了理解客户端Api类的处理，我们先来介绍一些简单的pydantic 入门处理，如下我们先定义一些实体类用来承载数据信息，如下所示。
from typing import List, TypeVar, Optional, Generic, Dict, Any from datetime import datetime from pydantic import BaseModel, Field T = TypeVar("T") class AjaxResult(BaseModel, Generic[T]): """测试统一接口返回格式""" success: bool = True message: Optional[str] = None result: Optional[T] = None class PagedResult(BaseModel, Generic[T]): """分页查询结果""" total: int items: List[T] class Customer(BaseModel): """客户信息类""" name: str age: int
一般业务的结果是对应的记录列表，或者实体类对象格式，我们先来测试解析下它们的JSON数据，有助于我们理解。
# 对返回结果数据格式的处理 json_data = """{ "total": 100, "items": [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 35} ] }""" paged_result = PagedResult.model_validate_json(json_data) print(paged_result.total) print(paged_result.items)
以上正常解析到数据，输出结果如下所示。
100 [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}] True
如果我们换为统一返回的结果进行测试，如下所示。
json_data = """{ "success": true, "message": "success", "result": { "total": 100, "items": [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 35} ] } }""" ajax_result = AjaxResult[PagedResult].model_validate_json(json_data) print(ajax_result.success) print(ajax_result.message) print(ajax_result.result.total) print(ajax_result.result.items)
同样的可以获得正常的输出。
True success 100 [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
我们通过 model_validate_json 接口可以转换字符串内容为对应的业务类对象，而通过 model_validate 函数可以转换JSON格式为业务类对象。
而对于接口的继承处理，我们采用了泛型的处理，可以极大的减少基类代码的编写，如下基类定义和子类定义，就可以简单很多，所有逻辑放在基类处理即可。
class BaseApi(Generic[T]): def test(self) -> AjaxResult[Dict[str, Any]]: json_data = """{ "success": true, "message": "success", "result": {"name": "Alice", "age": 25} }""" result = AjaxResult[Dict[str, Any]].model_validate_json(json_data) return result def get(self, id: int) -> AjaxResult[T]: json_data = """{ "success": true, "message": "success", "result": {"name": "Alice", "age": 25} }""" result = AjaxResult[T].model_validate_json(json_data) return result def getlist(self) -> AjaxResult[List[T]]: json_data = """{ "success": true, "message": "success", "result": [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 35} ] }""" result = AjaxResult[List[T]].model_validate_json(json_data) return result class UserApi(BaseApi[Customer]): pass user_api = UserApi() result = user_api.getlist() print(result.success) print(result.message) print(result.result) result = user_api.get(1) print(result.success) print(result.message) print(result.result) result = user_api.test() print(result.success) print(result.message) print(result.result)
可以看到，子类只需要明确好继承关系即可，不需要编写任何多余的代码，但是又有了具体的接口处理。
3、实际HTTTP请求的封装处理
一般对于服务端接口的处理，我们可能需要引入 aiohttp 来处理请求，并结合Pydantic的模型处理，是的数据能够正常的转换，和上面的处理方式一样。
首先我们需要定义一个通用HTTP请求的类来处理常规的HTTP接口数据的返回，如下所示。
class ApiClient: _access_token = None # 类变量，用于全局共享 access_token @classmethod def set_access_token(cls, token): """设置全局 access_token""" cls._access_token = token @classmethod def get_access_token(cls): """获取全局 access_token""" return cls._access_token def _get_headers(self): headers = {} if self.get_access_token(): headers["Authorization"] = f"Bearer {self.get_access_token()}" return headers async def get(self, url, params=None): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get( url, headers=self._get_headers(), params=params ) as response: return await self._handle_response(response) async def post(self, url, json_data=None): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post( url, headers=self._get_headers(), json=json_data ) as response: return await self._handle_response(response) async def put(self, url, json_data=None): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.put( url, headers=self._get_headers(), json=json_data ) as response: return await self._handle_response(response) async def delete(self, url, params=None): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.delete( url, headers=self._get_headers(), params=params ) as response: return await self._handle_response(response) async def _handle_response(self, response): if response.status == 200: return await response.json() else: response.raise_for_status()
这些我来基于通用ApiClient的辅助类，对业务接口的调用进行一个简单基类的封装，命名为BaseApi，接受泛型类型定义，如下所示。
class BaseApi(Generic[T]): base_url = "http://jsonplaceholder.typicode.com/" client: ApiClient = ApiClient() async def getall(self, endpoint, params=None) -> List[T]: url = f"{self.base_url}{endpoint}" json_data = await self.client.get(url, params=params) # print(json_data) return list[T](json_data) async def get(self, endpoint, id) -> T: url = f"{self.base_url}{endpoint}/{id}" json_data = await self.client.get(url) # return parse_obj_as(T,json_data) adapter = TypeAdapter(T) return adapter.validate_python(json_data) async def create(self, endpoint, data) -> bool: url = f"{self.base_url}{endpoint}" await self.client.post(url, data) return True async def update(self, endpoint, id, data) -> T: url = f"{self.base_url}{endpoint}/{id}" json_data = await self.client.put(url, data) adapter = TypeAdapter(T) return adapter.validate_python(json_data) async def delete(self, endpoint, id) -> bool: url = f"{self.base_url}{endpoint}/{id}" json_data = await self.client.delete(url) # print(json_data) return True
我这里使用了一个 测试API接口很好的网站：https://jsonplaceholder.typicode.com/，它提供了很多不同业务对象的接口信息，如下所示。
统一提供GET/POST/PUT/DELETE等常规Restful动作的处理
如我们获取列表数据的接口如下，返回对应的JSON集合。
通过对应的业务对象不同的动作处理，我们可以测试各种接口。
注意，我们上面的接口都是采用了async/awati的对应异步标识来处理异步的HTTP接口请求。
上面我们定义了BaseApi,具有常规的getall/get/create/update/delete的接口，实际开发的时候，这些会根据后端接口请求扩展更多基类接口。
基于基类BaseApi定义，我们创建其子类PostApi，用来获得具体的对象定义接口。
class PostApi(BaseApi[post]): # 该业务接口类，具有基类所有的接口 # 并增加一个自定义的接口 async def test(self) -> Db: url = "http://my-json-server.typicode.com/typicode/demo/db" json_data = await self.client.get(url) # print(json_data) return Db.model_validate(json_data)
这里PostApi 具有基类所有的接口:getall/get/create/update/delete的接口, 并可以根据实际情况增加自定义接口，如test 接口定义。
测试代码如下所示。
async def main(): post_api = PostApi()
result = await post_api.getall("posts") print(len(result)) result = await post_api.get("posts", 1) print(result) result = await post_api.create( "posts", {"title": "test", "body": "test body", "userId": 1} ) print(result) result = await post_api.update( "posts", 1, {"title": "test2", "body": "test body2", "userId": 1, "id": 1} ) print(result) result = await post_api.delete("posts", 1) print(result) result = await post_api.test() print(result) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
运行例子，输出如下结果。
