FastAPI 0.115.8版本发布:安全修复与测试优化
FastAPI项目简介
FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Python Web框架,用于构建API。它基于标准Python类型提示,使用Starlette和Pydantic构建,提供了自动化的交互式文档支持。FastAPI因其出色的性能、易用性和强大的功能而广受开发者欢迎,特别适合构建微服务和数据密集型API。
0.115.8版本更新详解
安全修复
本次版本中修复了一个重要的安全问题,涉及OAuth2密码授权流程。OAuth2PasswordRequestForm和OAuth2PasswordRequestFormStrict类中的grant_type字段正则表达式存在问题,可能导致潜在风险。开发团队修复了这个正则表达式,确保"password"授权类型能够被正确验证。
对于使用OAuth2密码授权流程的应用,建议尽快升级到此版本,以修复潜在的问题。特别是在生产环境中处理用户认证的场景下,这一修复尤为重要。
测试优化与代码重构
开发团队在本版本中进行了多项测试优化和代码重构工作:
-
测试简化:重构了
body_multiple_params和request_files相关的测试代码,使其更加简洁和易于维护。这种优化虽然对最终用户不可见,但能提高项目的长期可维护性。 -
代码复用:将
APIKeyBase超类中的重复代码提取为静态方法。这一改进遵循了DRY(Don't Repeat Yourself)原则,提高了代码的可读性和可维护性。
这些内部改进虽然不会直接影响API功能,但有助于保持代码库的健康状态,为未来的功能开发和问题修复奠定更好的基础。
文档更新
文档方面有以下改进:
-
修正了
extra-models.md文档中的术语,将"unwrap"改为更准确的"unpack",使描述更加专业。 -
更新了请求体教程中的示例,增加了对
tax=0情况的处理,使示例更加全面。 -
更新了FastAPI专家名单,反映了社区的最新贡献情况。
良好的文档是开源项目成功的关键因素之一,FastAPI团队持续投入精力保持文档的准确性和易读性。
国际化支持
FastAPI继续扩展其国际化支持:
-
新增了日语环境变量文档的翻译。
-
更新了俄语文档,包括异步测试、路径操作装饰器中的依赖项以及大型应用程序等章节的翻译。
多语言支持使非英语开发者能够更轻松地学习和使用FastAPI,体现了项目的国际化和包容性。
内部改进与基础设施
项目内部进行了多项基础设施改进:
-
添加了对Python 3.13的初步支持,保持框架的前瞻性。
-
升级了测试依赖AnyIO的版本范围,现在支持3.2.1到5.0.0之间的版本。
-
优化了翻译通知脚本和专家名单更新脚本,提高了自动化流程的效率和稳定性。
这些改进虽然对终端用户透明,但对于维护团队的工作效率和项目的长期可持续发展至关重要。
升级建议
对于正在使用FastAPI的开发团队,建议评估此版本的更新内容,特别是涉及OAuth2安全修复的部分。如果项目中使用到了密码授权流程,应优先考虑升级以获取安全修复。
对于新项目,可以直接使用此版本开始开发,享受最新的改进和优化。FastAPI团队对向后兼容性的重视确保了升级过程通常会很平滑。
总结
FastAPI 0.115.8版本虽然是一个小版本更新,但包含了重要的安全修复、文档改进和内部优化,体现了项目团队对质量、安全和开发者体验的持续关注。作为Python生态中最活跃的Web框架之一,FastAPI通过这样的定期更新保持其技术领先地位和社区活力。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00