Come costruire e gestire moduli dinamici con FastAPI

In un'applicazione web moderna, l'interazione tra il frontend e il backend deve essere fluida, dinamica e facilmente adattabile. Uno degli strumenti più potenti per ottenere questo risultato è l'utilizzo delle API, come quelle fornite da FastAPI, insieme a tecnologie come JavaScript e Pydantic. In questa sezione, esploreremo come costruire moduli dinamici che si adattano automaticamente in base alla struttura dei dati, come validare i dati al momento della loro invio e come gestire gli errori HTTP per migliorare l'esperienza utente.

Generare un modulo dinamico con FastAPI

Il primo passo per creare un modulo dinamico consiste nel definire la struttura del modulo, che viene poi esposta tramite un endpoint FastAPI. Supponiamo di avere uno schema Pydantic che definisce i campi di un modulo, ad esempio ProfileFormSchema. Questo schema descrive i vari campi del modulo, i tipi di dati, e altre informazioni come i messaggi di errore. Il seguente codice mostra come rendere questo schema accessibile tramite un endpoint FastAPI:

python
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# app/routes/forms.py

from fastapi import APIRouter
from app.schemas import ProfileFormSchema
router = APIRouter()
@router.get("/profile-form-schema")
def get_profile_form_schema():
    return ProfileFormSchema.schema()

L'endpoint /profile-form-schema restituirà un documento JSON che descrive la struttura del modulo, comprese tutte le informazioni relative ai campi, ai tipi di dato e alle eventuali restrizioni. Questo permette al frontend di generare dinamicamente il modulo in base alla configurazione definita nel backend.

Generare il modulo HTML dinamicamente

javascript
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// Esempio di generazione dinamica dei campi
const schema = fetch('/profile-form-schema')
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
        // Logica per creare i campi HTML basati sullo schema
    });

Questa logica consente di renderizzare automaticamente campi di tipo testo, email, numeri e checkbox, utilizzando i dettagli definiti nello schema come etichette e segnaposti.

Regole di visibilità condizionale

javascript
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document.getElementById('wants_newsletter').addEventListener('change', function() {

    const freqField = document.getElementById('field-newsletter_frequency');

    if (this.checked) {
        freqField.style.display = 'block';
    } else {
        freqField.style.display = 'none';
    }
});
document.getElementById('field-newsletter_frequency').style.display = 'none';

Questo approccio consente al modulo di adattarsi dinamicamente alle azioni dell'utente senza la necessità di ricaricare la pagina.

Validazione e invio del modulo

Quando l'utente invia il modulo, tutti i valori dei campi, inclusi quelli visibili condizionalmente, vengono raccolti e inviati al backend tramite una richiesta HTTP. Nel backend, FastAPI utilizza lo stesso schema Pydantic per validare i dati e gestire eventuali errori:

javascript
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async function handleSubmit() {
    const formData = {};

    formData.name = document.getElementById('name').value;

    formData.email = document.getElementById('email').value;
    formData.age = parseInt(document.getElementById('age').value) || null;

    formData.wants_newsletter = document.getElementById('wants_newsletter').checked;

    if (formData.wants_newsletter) {
        formData.newsletter_frequency = document.getElementById('newsletter_frequency').value;
    }

    const resp = await fetch('/submit-profile', {

        method: 'POST',
        headers: {'Content-Type': 'application/json'},
        body: JSON.stringify(formData)
    });
    const result = await resp.json();
    alert(JSON.stringify(result));
}

Nel backend, FastAPI gestisce la validazione in modo automatico:

python
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# app/routes/forms.py
from fastapi import APIRouter
from app.schemas import ProfileFormSchema
router = APIRouter()
@router.post("/submit-profile")
def submit_profile(data: ProfileFormSchema):

    return {"msg": "Profile submitted successfully!", "data": data.dict()}

La flessibilità di questo approccio

La grande forza di questo approccio è la sua flessibilità. Ogni volta che aggiungiamo un nuovo campo allo schema Pydantic, il modulo nel frontend si aggiornerà automaticamente. Non c'è bisogno di riscrivere manualmente il codice HTML ogni volta che cambiano i requisiti. In più, l'uso di Pydantic garantisce che i dati inviati dal frontend siano validi e coerenti con le aspettative del backend.

Gestione degli errori HTTP

• 400 Bad Request: La sintassi della richiesta è errata o i dati inviati non sono validi.

• 401 Unauthorized: L'autenticazione è necessaria, ma manca o è errata.

• 404 Not Found: La risorsa richiesta non è stata trovata.

• 422 Unprocessable Entity: La richiesta è valida, ma non può essere elaborata, spesso a causa di errori di validazione.

Quando si verifica un errore, è possibile personalizzare la risposta per offrire un messaggio più chiaro all'utente. FastAPI supporta la personalizzazione delle pagine di errore tramite i template Jinja2, che possono essere configurati per mostrare un messaggio dettagliato:

html
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{% extends "base.html" %}

{% block content %}
{{ code }}
{{ message }}
{% if detail %}
{{ detail }}
{% endif %}
<button onclick="window.location.href='/'">Return Home</button>
{% endblock %}

Questi template possono essere utilizzati per tutte le pagine di errore, in modo da fornire un'esperienza più coerente e informativa all'utente.

La gestione dei codici di errore e dei messaggi personalizzati è cruciale per creare un'interfaccia utente che non solo segnala problemi, ma guida anche l'utente nella risoluzione degli stessi.

Come Integrare Notifiche Avanzate e Integrazioni in un'Applicazione Python

Nel contesto delle moderne applicazioni web, l'interattività e l'integrazione di funzionalità avanzate sono aspetti fondamentali per garantire un'esperienza utente fluida e reattiva. Un esempio concreto di come migliorare l'interattività di un'applicazione Python può essere l'implementazione di notifiche avanzate e flussi di integrazione, come la gestione delle notifiche via email, l'invio di SMS in tempo reale e l'integrazione con sistemi esterni attraverso API.

Servizio Email con Celery

In un'applicazione moderna, l'invio di email viene spesso gestito tramite un sistema asincrono. Questo approccio è particolarmente utile per evitare che operazioni come l'invio di email blocchino il ciclo di richiesta-risposta dell'applicazione, migliorando così la reattività del sistema.

La configurazione di Celery è abbastanza semplice e prevede l'uso di un broker come Redis per gestire la coda di lavori. Una volta che l'utente compie l'azione che richiede l'email, il server FastAPI inserisce il lavoro nella coda, e Celery si occupa di elaborarlo in modo asincrono.

Notifiche in Tempo Reale con Twilio

L'integrazione con servizi di messaggistica come Twilio consente di inviare notifiche via SMS in tempo reale. Questo è particolarmente utile per applicazioni che richiedono una comunicazione immediata con l'utente, come le notifiche di accesso o le conferme di operazioni bancarie. La configurazione di Twilio in un'applicazione Python si basa su un'API che permette di inviare messaggi SMS direttamente dal server, garantendo una comunicazione rapida e affidabile.

Gestione delle Preferenze dell'Utente: Tema e Personalizzazione

Un altro aspetto fondamentale per migliorare l'esperienza utente è la gestione delle preferenze, come la selezione del tema dell'interfaccia. Per fare in modo che le preferenze dell'utente vengano memorizzate tra diverse sessioni, si utilizzano tecniche come i cookie e localStorage, che permettono di sincronizzare le preferenze del tema in modo che l'utente non debba ripetere la sua scelta ogni volta che accede all'applicazione.

In un'applicazione ben progettata, quando un utente cambia il tema da chiaro a scuro (o viceversa), questa preferenza viene salvata nei cookie o nel localStorage del browser. In questo modo, anche se l'utente apre l'applicazione in un'altra scheda del browser o in una sessione futura, il tema selezionato rimarrà invariato, garantendo un'esperienza coerente e personalizzata. Inoltre, attraverso l'uso dell'evento "storage" di JavaScript, il tema selezionato può essere sincronizzato in tempo reale tra diverse schede, migliorando ulteriormente l'esperienza utente.

Integrazione con OAuth2: Google e GitHub

L'integrazione con servizi esterni di autenticazione, come Google e GitHub, è ormai una caratteristica fondamentale per molte applicazioni moderne. Utilizzando il protocollo OAuth2, è possibile permettere agli utenti di autenticarsi con il proprio account Google o GitHub, senza dover gestire manualmente la memorizzazione delle credenziali. Questo approccio migliora la sicurezza e semplifica il processo di login per l'utente, che non dovrà più ricordare un ulteriore set di credenziali.

Webhook e Sicurezza

Un altro strumento potente per integrare sistemi esterni è l'uso dei webhook. Questi permettono di ricevere notifiche in tempo reale da altri sistemi (ad esempio, per monitorare lo stato di una spedizione o ricevere aggiornamenti da un sistema di pagamento). Per garantire la sicurezza, è importante utilizzare firme HMAC per verificare l'integrità dei dati inviati tramite il webhook, evitando così attacchi di tipo "man-in-the-middle".

Sincronizzazione di Preferenze tra Schede del Browser

Un ulteriore miglioramento nell'esperienza utente riguarda la sincronizzazione delle preferenze, come il tema, tra diverse schede del browser. Per ottenere questo risultato, oltre ai cookie, è possibile sfruttare il localStorage e l'evento "storage". Ogni volta che un utente cambia il tema in una scheda, l'evento viene rilevato da tutte le altre schede aperte nello stesso browser, applicando il nuovo tema in tempo reale. Questo processo assicura che l'interfaccia utente sia coerente e aggiornata in tutte le schede aperte, migliorando la fluidità dell'interazione con l'applicazione.

Errori e Messaggi di Stato

L'implementazione di un sistema di gestione degli errori e dei messaggi di stato è essenziale per guidare l'utente attraverso situazioni inaspettate. L'uso di template personalizzati in Jinja2 per gestire diversi codici di stato HTTP permette di mostrare all'utente messaggi di errore chiari e contestuali, senza compromettere l'esperienza utente. Inoltre, notifiche non invasive, come i toast, possono fornire un feedback in tempo reale senza interrompere l'attività dell'utente.

Come Implementare il Flusso di Autenticazione OAuth2 in un'Applicazione Web

OAuth2 è uno degli standard di autenticazione più usati per garantire un accesso sicuro alle applicazioni senza richiedere che l'utente inserisca continuamente le proprie credenziali. Il flusso di autorizzazione che prevede la redirezione dell'utente verso il provider, l'approvazione della richiesta dell'applicazione e poi il ritorno al sistema con un codice che verrà scambiato per i token di accesso è una modalità molto comune in molte applicazioni web moderne. Questo flusso consente di verificare l'identità dell'utente, di accedere al suo profilo e di mantenere la sessione attiva senza richiedere ulteriori azioni da parte dell'utente.

Registrazione dell'app con Google e GitHub

python
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# config.py
import os
GOOGLE_CLIENT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLIENT_ID")
GOOGLE_CLIENT_SECRET = os.getenv("GOOGLE_CLIENT_SECRET")
GOOGLE_REDIRECT_URI = os.getenv("GOOGLE_REDIRECT_URI", "http://localhost:8000/auth/google/callback")
GITHUB_CLIENT_ID = os.getenv("GITHUB_CLIENT_ID")
GITHUB_CLIENT_SECRET = os.getenv("GITHUB_CLIENT_SECRET")
GITHUB_REDIRECT_URI = os.getenv("GITHUB_REDIRECT_URI", "http://localhost:8000/auth/github/callback")

Avvio del Flusso di Login OAuth2

Quando l'utente clicca su un pulsante "Accedi con Google" o "Accedi con GitHub", il frontend redirige l'utente alla URL di autorizzazione del provider con i parametri necessari. Questo innesca il flusso di autenticazione, dove il provider richiede all'utente di concedere il permesso per condividere i propri dati. Una volta approvata la richiesta, l'utente viene rediretto alla callback URL configurata, che riceve un codice di autorizzazione.

Per esempio, un'implementazione del flusso di login con Google in FastAPI potrebbe apparire così:

python
Copy code
from fastapi import APIRouter

from fastapi.responses import RedirectResponse
from config import GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_REDIRECT_URI
router = APIRouter()
@router.get("/auth/google/login")
def login_with_google():
    scope = "openid email profile"
    auth_url = (
        f"https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth?"
        f"client_id={GOOGLE_CLIENT_ID}"
        f"&redirect_uri={GOOGLE_REDIRECT_URI}"
        f"&response_type=code"
        f"&scope={scope}"
        f"&access_type=offline"
        f"&prompt=consent"
    )
    return RedirectResponse(auth_url)

Un flusso simile può essere implementato per GitHub:

python
Copy code
from config import GITHUB_CLIENT_ID, GITHUB_REDIRECT_URI
@router.get("/auth/github/login")
def login_with_github():
    scope = "read:user user:email"
    auth_url = (
        f"https://github.com/login/oauth/authorize?"
        f"client_id={GITHUB_CLIENT_ID}"
        f"&redirect_uri={GITHUB_REDIRECT_URI}"
        f"&scope={scope}"
    )
    return RedirectResponse(auth_url)

Gestione del Callback di Autorizzazione e Scambio del Codice per Token

Una volta che l'utente ha dato il consenso, Google o GitHub redirigeranno il browser alla callback URL del nostro backend, passando un parametro code. Questo codice deve essere scambiato per un token di accesso, che consente di accedere ai dati dell'utente.

Ad esempio, per Google, lo scambio del codice per il token di accesso avviene tramite una richiesta HTTP POST verso l'endpoint https://oauth2.googleapis.com/token:

python
Copy code
import httpx

from config import GOOGLE_CLIENT_ID, GOOGLE_CLIENT_SECRET, GOOGLE_REDIRECT_URI
@router.get("/auth/google/callback")
async def google_callback(code: str):
    token_url = "https://oauth2.googleapis.com/token"
    data = {
        "client_id": GOOGLE_CLIENT_ID,
        "client_secret": GOOGLE_CLIENT_SECRET,
        "code": code,
        "redirect_uri": GOOGLE_REDIRECT_URI,
        "grant_type": "authorization_code"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.post(token_url, data=data)
        resp.raise_for_status()
        tokens = resp.json()
        access_token = tokens["access_token"]
        refresh_token = tokens.get("refresh_token")
        id_token = tokens.get("id_token")

Il flusso per GitHub è simile, ma con una differente URL e parametri:

python
Copy code
from config import GITHUB_CLIENT_ID, GITHUB_CLIENT_SECRET, GITHUB_REDIRECT_URI

@router.get("/auth/github/callback")
async def github_callback(code: str):
    token_url = "https://github.com/login/oauth/access_token"
    data = {
        "client_id": GITHUB_CLIENT_ID,
        "client_secret": GITHUB_CLIENT_SECRET,
        "code": code,
        "redirect_uri": GITHUB_REDIRECT_URI
    }
    headers = {"Accept": "application/json"}
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.post(token_url, data=data, headers=headers)
        resp.raise_for_status()
        tokens = resp.json()
        access_token = tokens["access_token"]

Recupero e Sincronizzazione delle Informazioni del Profilo dell'Utente

Per Google:

python
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async with httpx.AsyncClient() as client:
    userinfo_resp = await client.get(
        "https://www.googleapis.com/oauth2/v3/userinfo",
        headers={"Authorization": f"Bearer {access_token}"}
    )
    userinfo = userinfo_resp.json()

E per GitHub:

python
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async with httpx.AsyncClient() as client:

    userinfo_resp = await client.get(
        "https://api.github.com/user",
        headers={"Authorization": f"Bearer {access_token}"}
    )
    userinfo = userinfo_resp.json()

Con queste informazioni, possiamo sincronizzare i dati dell'utente nel nostro database. Se l'utente esiste già, aggiorniamo il suo profilo; altrimenti, creiamo un nuovo record.

Implementazione del Rinnovo del Token

Poiché i token OAuth2 hanno una durata limitata, è necessario implementare una logica per rinnovarli quando scadono. Google fornisce un refresh token che può essere utilizzato per ottenere un nuovo access token senza richiedere nuovamente l'approvazione dell'utente. Un esempio di rinnovo del token per Google potrebbe essere il seguente:

python
Copy code
async def refresh_google_token(refresh_token):

    token_url = "https://oauth2.googleapis.com/token"
    data = {
        "client_id": GOOGLE_CLIENT_ID,
        "client_secret": GOOGLE_CLIENT_SECRET,
        "refresh_token": refresh_token,
        "grant_type": "refresh_token"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.post(token_url, data=data)
        resp.raise_for_status()
        tokens = resp.json()
        return tokens["access_token"]

Una volta ottenuto un nuovo token, possiamo utilizzarlo per le richieste successive.

Webhook Receiver

I webhook sono utilizzati per integrare l'app con sistemi esterni, come i processori di pagamento, le pipeline CI/CD, le piattaforme di messaggistica o altre API di terze parti. Il provider del webhook invia una richiesta HTTP (di solito POST) all'endpoint dell'app ogni volta che si verifica un evento. È fondamentale verificare l'autenticità della richiesta, elaborare l'evento e avviare le azioni successive, preferibilmente al di fuori del ciclo principale della richiesta per evitare timeout o errori.

python
Copy code
# /webhooks/receiver endpoint

Il flusso di implementazione è simile a quello per OAuth2: verificare la firma di sicurezza, elaborare l'evento e inviare il lavoro a un task di background (ad esempio, utilizzando Celery per una gestione affidabile).

Come gestire l'importazione di dati in un'applicazione Python con FastAPI: Importazione bulk e gestione dei dati in tempo reale

L'importazione di dati in un'applicazione è una funzionalità cruciale per qualsiasi sistema che debba gestire grandi volumi di informazioni, come nel caso di una libreria di libri, dove gli utenti possono caricare enormi set di dati da file CSV o JSON. Quando si sviluppa una tale funzionalità, è fondamentale considerare vari aspetti: la gestione dei flussi di dati, la convalida dei dati in ingresso e la gestione degli errori. FastAPI, con il suo sistema di validazione integrato tramite Pydantic, fornisce un modo elegante ed efficiente per implementare tali processi.

Questo processo di importazione viene eseguito in modo asincrono per garantire che l'applicazione rimanga reattiva anche durante l'elaborazione di grandi quantità di dati. Il contenuto del file CSV viene prima letto in memoria come flusso di dati, quindi elaborato riga per riga. Questa tecnica è particolarmente utile quando si lavora con set di dati di dimensioni considerevoli, poiché consente di gestire l'importazione senza sovraccaricare la memoria. Utilizzare la libreria csv di Python permette di trasformare facilmente ogni riga in un dizionario, in modo che ogni campo del file possa essere mappato correttamente ai campi del modello Pydantic.

Un esempio di codice per l'importazione di file CSV è il seguente:

python
Copy code
from fastapi import File, UploadFile

import csv
from io import StringIO
@app.post("/books/import/csv")
async def import_books_csv(file: UploadFile = File(...)):
    content = await file.read()
    file_stream = StringIO(content.decode())
    reader = csv.DictReader(file_stream)

    results = {"created": 0, "failed": 0, "errors": []}

    for idx, row in enumerate(reader, start=1):
        try:
            book = Book(
                id=0,  # ID verrà assegnato dal servizio
                title=row["title"],
                author=row["author"],
                description=row.get("description"),
                year=int(row["year"])
            )
            book_service.create_book(book)
            results["created"] += 1
        except Exception as e:
            results["failed"] += 1

            results["errors"].append({"row": idx, "error": str(e)})

    return results

In questo esempio, per ogni riga del CSV, viene creato un nuovo oggetto Book e, se tutto va a buon fine, il libro viene aggiunto al sistema tramite il servizio book_service.create_book(). Se si verifica un errore, viene registrato, ma l'importazione non si ferma, permettendo di continuare con i successivi record. Alla fine, viene restituito un riepilogo dell'importazione.

L'importazione di dati JSON segue un approccio simile, ma con una maggiore complessità data dalla possibilità di gestire oggetti annidati. Quando i dati vengono importati tramite un file JSON, ogni oggetto all'interno dell'array JSON viene esaminato e convalidato prima di essere integrato nel dataset dell'applicazione. La convalida rigorosa è essenziale per mantenere l'integrità dei dati, specialmente quando si trattano formati complessi.

Queste operazioni di importazione di dati bulk, sia tramite CSV che JSON, non sono solo una questione di efficienza, ma anche di affidabilità e sicurezza. Implementando flussi di lavoro che utilizzano il sistema di validazione di Pydantic, l'applicazione garantisce che ogni dato che entra nel sistema sia corretto, riducendo al minimo il rischio di errori o dati incoerenti. L'adozione di tecniche come la gestione asincrona e la lettura dei file in streaming rende l'intero processo altamente scalabile, permettendo all'applicazione di gestire grandi volumi di dati senza compromettere le prestazioni.

Inoltre, la possibilità di eseguire l'importazione di grandi dataset, combinata con una solida gestione degli errori e un sistema di feedback dettagliato, rende il processo trasparente per l'utente. Le applicazioni aziendali di grandi dimensioni, che richiedono la sincronizzazione e l'integrazione di migliaia di record, trarranno grande beneficio da queste funzionalità. La gestione del flusso dei dati in tempo reale consente di supportare operazioni critiche come la migrazione di dati, l'integrazione con altri sistemi o la sincronizzazione con database esterni.

Oltre alla semplice importazione di dati, un altro aspetto importante da considerare è la sicurezza durante l'elaborazione dei dati. Sebbene l'uso di tecniche di streaming e convalida riduca il rischio di errori nei dati, la protezione contro accessi non autorizzati e la gestione delle credenziali rimangono fondamentali. È essenziale adottare misure di sicurezza come la crittografia dei dati e il controllo degli accessi per evitare che dati sensibili vengano compromessi. La robustezza del sistema dipende anche dalla sua capacità di gestire questi aspetti di sicurezza in modo efficace.