Miten API:n versiointi parantaa sovelluskehitystä ja ylläpitoa

API:n versiointi on olennainen osa web-palvelujen kehittämistä ja ylläpitoa. Sen avulla voidaan tehdä muutoksia ja parannuksia järjestelmään ilman, että vanhat asiakkaat kokevat häiriöitä palvelun toiminnassa. Versiointi mahdollistaa myös yhteensopivuuden säilyttämisen eri käyttäjien kanssa ja antaa kehittäjille vapauden tehdä tarvittavia muutoksia palvelun toimintaan. Tämän artikkelin tarkoituksena on tutustuttaa lukija siihen, miten API:n versiointi toteutetaan käytännössä, erityisesti URL-pohjaisella lähestymistavalla, ja mitä kannattaa ottaa huomioon versioitaessa rajapintoja.

API:n versiointi voidaan toteuttaa useilla eri tavoilla, mutta yksi yleisimmistä ja yksinkertaisimmista menetelmistä on URL-polun versiointi. Tässä menetelmässä versio lisätään suoraan API:n URL-osoitteeseen, mikä mahdollistaa erilaisten versioiden rinnakkaisen olemassaolon ja käytön ilman, että ne häiritsevät toisiaan. Tällöin asiakas voi valita, minkä version rajapinnan haluaa käyttää, ja API pystyy palvelemaan sekä vanhempia että uudempia versioita samanaikaisesti.

Käytännön esimerkki: Versioinnin toteuttaminen

Aluksi luomme uuden TaskV2-luokan, jossa on kaikki tarvittavat kentät, kuten title, description, status ja uusi priority-kenttä:

python
Copy code
class TaskV2(BaseModel):
    title: str
    description: str
    status: str
    priority: str | None = "lower"

Seuraavaksi määrittelemme toiminnon, joka lukee kaikki tehtävät ja lisää niihin uuden kentän, priority:

python
Copy code
def read_all_tasks_v2() -> list[TaskV2WithID]:

    with open(DATABASE_FILENAME) as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        return [TaskV2WithID(**row) for row in reader]

Näin olemme luoneet toisen version rajapinnasta. Seuraavaksi määrittelemme sen FastAPI:ssa, jossa määritämme polun /v2/tasks:

python
Copy code
@app.get("/v2/tasks", response_model=list[TaskV2WithID])
def get_tasks_v2():
    tasks = read_all_tasks_v2()
    return tasks

Versiointistrategiat ja niiden vaikutukset

API:n versioinnissa on useita erilaisia lähestymistapoja. Yksi yleisimmistä on URL-polun versiointi, kuten edellä kuvattiin. Tämän lisäksi on olemassa muita versiointistrategioita, kuten kyselyparametreihin perustuva versiointi ja otsikkopohjainen versiointi. Näiden avulla API:n versio voidaan määritellä joko URL:n query-parametreissa tai HTTP-pyynnön otsikossa.

• Query-parametriversiointi: Tässä lähestymistavassa versio määritellään API-pyynnön query-parametrissä, kuten https://api.example.com/resource?version=1. Tämä säilyttää URL:n perusrakenteen muuttumattomana, mutta lisää versiotiedon pyyntöön.

• Otsikkopohjainen versiointi: Versio määritellään HTTP-pyynnön otsikossa, kuten X-API-Version: 1. Tämä lähestymistapa pitää URL:n puhtaana ja siistinä, mutta asiakas joutuu määrittämään version erikseen jokaisessa pyynnössä.

Tärkeää muistettavaa

API:n versioinnin avulla voidaan tehdä merkittäviä parannuksia sovelluksen kehityksessä ja hallinnassa. Se ei kuitenkaan ole ainoa tekijä, joka vaikuttaa rajapinnan toimivuuteen. API:n käyttöä ja turvallisuutta tulisi myös harkita huolellisesti. Esimerkiksi OAuth2 voi olla olennainen osa API:n suojaamista ja varmistamista, että vain oikeutetuilla käyttäjillä on pääsy tietyille resursseille.

Yhteenvetona voidaan todeta, että API:n versiointi ei ole vain tekninen vaatimus, vaan se on myös olennainen osa ohjelmistokehityksen elinkaaren hallintaa. Sen avulla voidaan varmistaa, että sovelluksen eri osat kehittyvät tasaisesti ilman, että vanhat toiminnot rikkoutuvat tai estävät uusien ominaisuuksien käyttöönottoa. Versioinnin oikea toteuttaminen on avainasemassa API:n pitkäikäisyyden ja vakauden varmistamisessa.

Kuinka optimoida SQL-kyselyitä ja suojata arkaluonteisia tietoja tehokkaasti?

JOIN-lauseen käyttöä kannattaa kuitenkin harkita tarkkaan. Vaikka yhdistämällä tauluja kyselyistä tulee usein luettavampia ja tehokkaampia, ylimääräiset JOINit voivat tuoda tarpeettomia tietoja ja kuormittaa suoritusta. Esimerkiksi, jos haetaan tietyn tapahtuman sponsoreiden nimet ja lahjoitussummat, kannattaa liittyä vain tarpeellisiin tauluihin ja suodattaa tiedot WHERE-lauseella ilman turhia JOINeja, jolloin tietokanta ei tee turhaa työtä eikä siirry ylimääräisiä tietoja.

Tietokannasta kannattaa aina hakea mahdollisimman vähän tietoa. SQLAlchemyssa load_only-funktiolla voi määritellä, että haetaan vain tarvittavat sarakkeet, mikä vähentää muistin käyttöä ja nopeuttaa kyselyiden suorittamista. Tämä on erityisen tärkeää suurissa sovelluksissa ja analytiikassa, jossa haetaan usein hyvin suuria tietomassoja. Esimerkiksi lipputietoja haettaessa riittää usein vain lipun tunniste, käyttäjä ja hinta ilman kaikkia muita kenttiä.

SQL-kyselyiden optimointi ei kuitenkaan rajoitu pelkästään ORM:n asetuksiin tai yksittäisten kyselyiden hienosäätöön. Eri SQL-tietokannat tarjoavat erilaisia mahdollisuuksia ja rajoituksia, jotka vaikuttavat suorituskykyyn. Joissakin tietokannoissa on tuki partitioinnille, shardingille, replikaatiolle tai hajautetulle käsittelylle, jotka mahdollistavat skaalaamisen ja parantavat saatavuutta. Myös kyselyjen optimointitekniikat, kuten kustannuspohjainen optimointi, kyselyjen uudelleenkirjoitus tai välimuisti, voivat merkittävästi nopeuttaa suorituskykyä. Tietokantojen eri tallennusmoottorit, transaktiomallit ja indeksointimenetelmät vaikuttavat lisäksi siihen, miten hyvin ne soveltuvat erilaisiin käyttötapauksiin.

Tietokantavalintaa tehtäessä on siksi suositeltavaa tehdä realistisia suorituskykytestejä ja vertailla eri ratkaisujen toimintaa käytännön kuormituksella. Mittareina kannattaa käyttää muun muassa läpimenoaikaa, viivettä, tietojen tarkkuutta ja järjestelmän luotettavuutta. Näin voidaan löytää juuri omaan sovellukseen sopivin tietokanta ja samalla tunnistaa mahdolliset pullonkaulat sekä parannuskohteet kyselyissä ja tietokantarakenteissa.

Tietoturva on toinen ratkaiseva näkökulma SQL-tietokantojen käytössä, erityisesti kun käsitellään arkaluontoisia tietoja kuten henkilö- tai maksutietoja. Tiedon salaaminen on välttämätöntä, jotta tieto ei ole luettavissa ilman oikeita avaimia, vaikka tietokanta joutuisikin hyökkäyksen kohteeksi. Symmetrinen salaus, kuten Fernet-kirjaston tarjoama AES-pohjainen salaus, mahdollistaa tiedon salaamisen ja purkamisen samalla avaimella, mikä on hyödyllistä tietojen lukemisen kannalta sovelluksessa.

Salaus toteutetaan usein lisäämällä tietokantaan oma taulunsa esimerkiksi luottokorttitiedoille, joissa herkät kentät kuten kortin numero ja CVV tallennetaan salattuina. Tällöin on tärkeää huolehtia myös avainten turvallisesta hallinnasta, jotta avain ei päädy vääriin käsiin. Salaustekniikoiden käyttö sovelluksessa vaatii huolellista suunnittelua, jotta tietojen hakeminen ja käsittely onnistuu saumattomasti mutta turvallisesti. Tietokannan tasolla tämä tarkoittaa usein sitä, että sovellus suorittaa salauksen ja purun ennen tietojen tallennusta ja noutamista, jolloin varsinaiseen tietokantaan tallentuu vain salattu data.

Tietokannan suorituskyvyn ja tietoturvan yhteensovittaminen vaatii siis laaja-alaista ymmärrystä tietokantojen toiminnasta, kyselyiden rakentamisesta ja salausmenetelmistä. Käytännön toteutuksessa on otettava huomioon sekä optimoitujen SQL-kyselyiden rakentaminen että salausavainten hallinta ja turvallinen koodauskäytäntö. Näin varmistetaan, että sovellus pystyy palvelemaan käyttäjiä nopeasti ja luotettavasti, mutta samalla suojaa heidän arkaluonteiset tietonsa mahdollisimman tehokkaasti.

Miten luoda ja integroida FastAPI-sovellus, joka yhdistää koneoppimismalleja ja kehittyneitä kielimalleja?

FastAPI on yksi suosituimmista Python-web-sovelluskehyksistä, joka on tunnettu nopeudestaan ja joustavuudestaan. Se mahdollistaa tehokkaan työskentelyn API:en kanssa ja on erityisen hyödyllinen koneoppimismallien integroimisessa. Tässä käsittelemme, kuinka FastAPI:tä voi käyttää yhdessä koneoppimismallien, kuten ML-mallien ja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) mallien, kanssa. Esimerkiksi luomme yksinkertaisen lääketieteellisen diagnostiikkatyökalun ja älykkään reseptisuositusbotin.

FastAPI-sovelluksen luominen, joka yhdistää koneoppimismalleja, on prosessi, jossa yhdistetään useita osia. Ensimmäinen vaihe on API-päätteiden (endpoints) luominen ja niiden määrittäminen siten, että ne pystyvät vastaanottamaan tietoja ja palauttamaan ennusteita. Tällöin käytämme Pydanticia, joka mahdollistaa tietomallien luomisen dynaamisesti. Esimerkiksi luomme Symptoms-luokan, joka ottaa oireet parametrina ja rajoittaa mallin ensimmäisiin kymmeneen oireeseen:

python
Copy code
from pydantic import create_model

from app.utils import symptoms_list
query_parameters = {symp: (bool, False) for symp in symptoms_list[:10]}
Symptoms = create_model("Symptoms", **query_parameters)

python
Copy code
@app.get("/diagnosis")

async def get_diagnosis(symptoms: Annotated[Symptoms, Depends()]):

    array = [int(value) for _, value in symptoms.model_dump().items()]
    array.extend([0] * (len(symptoms_list) - len(array)))
    diseases = ml_model["doctor"].predict([array])
    return {"diseases": [disease for disease in diseases]}

FastAPI-sovelluksen tehokkuus ja monipuolisuus korostuvat erityisesti silloin, kun se yhdistetään modernien kielimallien, kuten Cohere:n tai GPT-mallien kanssa. Cohere:n mallit voivat käsitellä luonnollista kieltä ja luoda älykkäitä keskusteluja, mikä avaa mahdollisuuksia rakentaa esimerkiksi chatbotteja. Esimerkiksi reseptisuositusbotin luominen voi tapahtua näin:

python
Copy code
from cohere import AsyncClient

client = AsyncClient()
SYSTEM_MESSAGE = (
    "You are a skilled Italian top chef "
    "expert in Italian cuisine tradition "
    "that suggests the best recipes unveiling "
    "tricks and tips from Grandma's Kitchen "
    "shortly and concisely."
)
async def generate_chat_completion(user_query=" ", messages=[]):
    try:
        response = await client.chat(
            message=user_query,
            model="command-r-plus",
            preamble=SYSTEM_MESSAGE,
            chat_history=messages
        )
        messages.extend([
            ChatMessage(role="USER", message=user_query),
            ChatMessage(role="CHATBOT", message=response.text)
        ])
        return response.text
    except ApiError as e:
        raise HTTPException(status_code=e.status_code, detail=e.body)

Kun nämä mallit on integroitu FastAPI-sovellukseen, käyttäjä voi helposti vuorovaikuttaa sovelluksen kanssa ja saada vastauksia tai suosituksia. Tämä yhdistelmä – FastAPI ja koneoppimismallit – luo tehokkaan ja joustavan alustan erilaisten AI-pohjaisten sovellusten rakentamiseen.

Jatkamalla tämän prosessin parissa, voi rakentaa laajempia ja monimutkaisempia sovelluksia, jotka yhdistävät useita koneoppimismalleja ja hyödyntävät moderneja kielimallien tarjoamia mahdollisuuksia. FastAPI tarjoaa kaikki tarvittavat työkalut ja joustavuuden, jotta tällaiset sovellukset voidaan toteuttaa nopeasti ja tehokkaasti.

Miten luoda ja käyttää Python-paketteja Hatchin avulla FastAPI:ssa?

FastAPI-sovellusten kehittäminen edellyttää joskus mukautettujen pakettien luomista, jotka voidaan helposti integroida muihin projekteihin. Yksi tehokas työkalu tähän on Hatch, joka on Pythonin monipuolinen pakettienhallinta- ja ympäristöhallintajärjestelmä. Hatch tarjoaa joustavuutta ja tehokkuutta, ja sen avulla voidaan hallita sekä koodin pakkaamista että useiden virtuaaliympäristöjen luomista. Tässä käsitellään, miten luodaan oma paketti FastAPI-sovellukselle ja tuodaan se toiseen projektiin käyttäen Hatchia.

Aloitetaan FastAPI-reitittimen määrittämisestä. Voimme luoda yksinkertaisen reitittimen, joka palauttaa tervetuloviestin, kuten seuraavassa esimerkissä:

python
Copy code
app = APIRouter()

@app.get("/")
def read_root():
    return {
        "message": "Welcome to the FastAPI Cookbook Application!"
    }

Tämä koodi luo perusreitin, joka palauttaa sanoman. Seuraavaksi on tärkeää tuoda tämä reititin osaksi projektia. Tämä tehdään importoimalla reititin fca_server.main-moduulista src/fca_server.__init__.py -tiedostoon seuraavasti:

python
Copy code
from fca_server.main import router

Näin reititin voidaan tuoda käyttöön muissa projekteissa suoraan fca_server-paketista. Seuraava vaihe on paketin jakaminen ulkopuolisiin projekteihin.

Paketin luominen Hatchilla

Kun paketti on valmis, voimme käyttää Hatchia sen luomiseen. Tämä tehdään seuraavalla komennolla, joka luo paketin tar.gz-muodossa:

bash
Copy code
$ hatch build -t sdist ../dist

Tämän komennon jälkeen Hatch luo tiedoston fca_server-0.0.1.tar.gz, joka tallennetaan dist-kansioon. Tämä paketti voidaan siirtää ja asentaa toiseen projektiin.

Paketin testaaminen toisessa projektissa

Paketin testaaminen toisessa projektissa on yksinkertaista. Ensimmäiseksi luomme uuden projektin, joka käyttää fca_server-pakettia. Luo uusi kansio esimerkiksi nimellä import-fca-server, ja käytä sitä projektin juurihakemistona. Tämän jälkeen luo paikallinen virtuaaliympäristö seuraavalla komennolla:

bash
Copy code
$ python -m venv .venv

Aktivoi ympäristö. Linux- tai macOS-käyttöjärjestelmässä tämä tehdään seuraavalla komennolla:

bash
Copy code
$ source .venv/Scripts/activate

Windows-käyttöjärjestelmässä aktivointi tapahtuu näin:

bash
Copy code
$ .venv\Scripts\activate

Asenna seuraavaksi fca_server-paketti pip-komennolla:

bash
Copy code
$ pip install ..\dist\fca_server-0.0.1.tar.gz

Nyt voit käyttää fca_server-pakettia ja tuoda reitittimen main.py-tiedostoon:

python
Copy code
from fastapi import FastAPI

from fca_server import router
app = FastAPI(
    title="Import FCA Server Application"
)
app.include_router(router)

Käynnistä palvelin komennolla:

bash
Copy code
$ fastapi run

Hatchin edut ja lisäominaisuudet

Hatch ei ole vain yksinkertainen pakettienhallintatyökalu. Se on monipuolinen ja tehokas järjestelmä, joka voi auttaa sinua hallitsemaan useita virtuaaliympäristöjä ja mukauttamaan projektisi rakennusprosesseja. Hatchilla voit esimerkiksi määrittää, mihin virtuaaliympäristötiedostot sijoitetaan. Tämä voidaan tehdä config.toml-tiedoston avulla, jossa on Hatchin konfiguraatioasetukset.

Pyproject.toml ja ympäristönhallinta

Yksi tärkeimmistä elementeistä Python-projektin hallinnassa on pyproject.toml-tiedosto, joka määrittää rakennusjärjestelmän ja muut projektin metatiedot. Tämä tiedosto on keskeinen osa Hatchin toimintaa ja sen avulla voidaan määrittää riippuvuudet ja muut projektin asetukset. Hatch tukee pyproject.toml-tiedoston käyttöä, mikä auttaa projektin rakennusprosessin yksinkertaistamisessa ja standardoimisessa.

Hatchin avulla voidaan myös hallita projektin eri ympäristöjä, mikä mahdollistaa useiden erillisten ympäristöjen luomisen ja hallinnan samalla projektilla. Tämä on erityisen hyödyllistä suurissa projekteissa, joissa tarvitsee testata useita eri ympäristöjä tai versioita samanaikaisesti.

Lopuksi, Hatchin virallinen dokumentaatio tarjoaa kattavat ohjeet sen eri ominaisuuksien ja toimintojen hyödyntämiseen. Se auttaa ymmärtämään, miten projekteja voidaan hallita ja optimoida tehokkaasti Hatchin avulla.