FastAPI端点安全认证实战指南

项目初始化

首先创建Python虚拟环境并安装依赖库：

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python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install fastapi uvicorn scikit-learn pandas joblib python-dotenv

模型训练

创建train_model.py训练随机森林分类器：

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from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib

X, y = load_wine(return_X_y=True, as_frame=False)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=200).fit(X, y)
joblib.dump(model, "wine_clf.joblib")

基础FastAPI应用

构建main.py实现预测接口：

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from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import joblib

app = FastAPI()
MODEL = joblib.load("wine_clf.joblib")

class WineRequest(BaseModel):
    data: List[List[float]]
    
@app.post("/predict")
async def predict(payload: WineRequest):
    return {"predictions": MODEL.predict(payload.data).tolist()}

实现API密钥认证

创建.env文件存储密钥：

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API_KEY=your_secure_key

更新main.py添加认证逻辑：

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from fastapi.security import APIKeyHeader

api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-Key")

async def verify_key(api_key: str = Depends(api_key_header)):
    if api_key != os.getenv("API_KEY"):
        raise HTTPException(status_code=401)

保护预测端点：

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@app.post("/predict", dependencies=[Depends(verify_key)])
async def predict(payload: WineRequest):
    [...]

测试验证

无密钥请求返回401错误
错误密钥返回401错误
正确密钥示例：

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curl -X POST http://localhost:8000/predict \
     -H "X-API-Key: your_secure_key" \
     -d '{"data":[[14.23,1.71,2.43,15.6,127,2.80,3.06,0.28,2.29,5.64,1.04,3.92,1065]]}'

生产建议

使用环境变量管理敏感信息
考虑集成OAuth2进行更复杂的权限控制
部署时启用HTTPS加密通信