引言

Fast API 作为一个新兴的 Python Web 框架，不少的开发者都在使用 FastAPI 来开发应用。我最近也在试着使用它。

在开发应用时，我习惯使用 TDD 的方式进行开发，特别是开发飞书机器人时，由于飞书给我提供的请求是可预测的，特别适合以 TDD 的方式来定义行为并实现。

同时，我在使用其他语言开发的时候，也会用到使用 .env 和 .env.testing 这样的配置文件来在不同的环境下加载不同的配置文件，达到在不同环境使用不同的变量来完成任务。

内容大纲

1. 实现读取 .env 文件
2. 实现在测试环境读取 .env.testing 文件

模块详细内容

实现读取 .env 文件

想要实现在 FastAPI 中读取 .env 文件，首先，你需要引入 pydantic_settings 包，来完成基本的配置文件的读取。

from pydantic_settings import BaseSettings

class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"

settings = Settings()
print(settings.app_name)

接下来你可以为这个 Settings 类新增 Config 配置，以实现读取本地的 .env 文件

from pydantic_settings import BaseSettings

class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"

    class Config:
        env_file = ".env"

settings = Settings()
print(settings.app_name)

通过上述代码，你的配置项目就会自动读取 .env 文件来加载环境变量，从而实现更加简单的环境变量管理。

实现在测试环境读取 .env.testing 文件

在测试时，为了避免使用线上的数据，你可以在测试时加载不同的环境变量文件。

如果你只有一个测试环境，可以有一个非常简单的方式来实现：在配置 env file 时，传入一个元组，会自动加载多个文件。

from pydantic_settings import BaseSettings

class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"

    class Config:
        env_file = (".env",".env.testing")

settings = Settings()
print(settings.app_name)

需要注意，这里实现的实际上是使用 pydantic-settings 自己的加载顺序来实现。默认情况下，靠后的文件优先级会更高（覆盖了前面的内容）。这样的好处是如果你有些配置测试环生产是一样的，可以在 .env.testing 中加入不同的部分，相同的部分直接复用生产环境的配置项目即可。

但由于使用的是顺序加载多个问题，如果你发现表现和你配置的不一致时，就要看看是不是有优先级更高的环境变量文件覆盖了默认的 .env 文件。

结论

借助 pydantic-settings 的一些配置，你可以快速实现 .env 和 .env.testing 的加载，相比与判断环境变量，这样会比较简单，且可以实现在 .env.testing 中只维护变量，和线上保持一致的部分可以直接继承。

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附加部分

• 参考链接：https://fastapi.tiangolo.com/zh/advanced/settings/

最近在写 Linux 中国的翻译工具的时候，后端我使用的是 Django，版本则选择了 Django 4.2，Python 3.11。在部署 Django 的时候，我选择使用 Render.com 来部署。 不过，在部署的时候，我遇到了一些问题，Render 官方提供的 Getting Started with Django on Render 会部署错误，所以有了今天这篇文章， 告诉大家如何把最新的 Django 4.2 部署到 Render 上。

初始化项目

Render 没有使用 pip，而是使用 Poetry 来管理 Django 项目的，因此，你需要使用 Poetry 来完成项目的初始化。

poetry init #初始化 Poetry 的 配置文件
poetry add django gunicorn # 添加依赖 Django 和 gunicorn
poetry run django-admin startproject linuxondjango .

初始化项目基本上就是用 Poetry 替代 pip ，这里没有需要针对 Render 特化的部分，就不做过多的介绍。

编写逻辑代码

当你完成了项目的初始化之后，可以编写你自己的业务逻辑代码，这部分不再多讲，可以正常开发使用。

配置项目以支持 Render 的服务端环境。

1. 从环境变量中读取 Secret Key

Django 使用 Secret Key 作为 Session 加密等一些加密场景的 Salt 和 Seed，所以在 Django Admin 创建项目时，会默认生成一个 Session。不过出于安全考虑，最好不要将其放在代码中，而是在服务端生成后，通过环境变量来存储，避免代码泄露后导致的 session 被解密。

你需要在 settings.py 中，添加如下代码，来替代默认的 key。

import os
# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!
SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY', default='your secret key')

2. 在环境变量中读取 Debug 配置

Render 会自动配置一些环境变量，因此，你可以直接通过判断当前环境上下文来确认当前是否是在 Render 的服务端，如果不在，则配置 Debug 为 True，来解决线上不使用 Debug 模式的需求。

DEBUG = 'RENDER' not in os.environ

3. 从环境变量中读取可用域名

Django 是有域名配置的，非配置域名，无法访问当前应用，因此，你需要在 Render 当中读取域名，来确保可以正常访问。当然，如果你自己配置了自己的域名，也可以直接手动写在 ALLOWED_HOSTS 当中。

ALLOWED_HOSTS = []

RENDER_EXTERNAL_HOSTNAME = os.environ.get("RENDER_EXTERNAL_HOSTNAME")
if RENDER_EXTERNAL_HOSTNAME:
    ALLOWED_HOSTS.append(RENDER_EXTERNAL_HOSTNAME)

配置 render.yml 来支持 Render BluePrint

你可以直接复制下面的内容，来作为你的项目的启动配置。其中 build.sh 为构建项目的配置。

build.sh

build.sh 当中最重要的是重新安装 Poetry，因为我使用的是 Python 3.11.4， 和 Render 默认的 Python 3.7 不匹配，所以没办法直接用默认的 Poetry，需要自动手动升级 Poetry。

#!/usr/bin/env bash
# exit on error
set -o errexit

pip install --upgrade pip; pip install poetry;  # 重新安装一下最新的 Poetry，因为默认的 Poetry 的版本比较低。
poetry install

python manage.py collectstatic --no-input
python manage.py migrate

render.yml

Render 当中，最重要的是 startCommand 和 PYTHON_VERSION ，startCommand 这里是我使用 gunicorn 来启动 Django 应用，而 PYTHON_VERSION 则是用来设定具体的 Python 版本，这里我根据我自己的需求，选择了 Python 3.11.4。

databases:
  - name: linuxondjango-db
    databaseName: mysite
    user: mysite
    plan: free

services:
  - type: web
    name: linuxondjango
    plan: free
    runtime: python
    buildCommand: "./build.sh"
    startCommand: "gunicorn linuxondjango.wsgi:application"
    envVars:
      - key: DATABASE_URL
        fromDatabase:
          name: linuxondjango-db
          property: connectionString
      - key: SECRET_KEY
        generateValue: true
      - key: WEB_CONCURRENCY
        value: 4
      - key: PYTHON_VERSION # 这里的 python version 是用来指定 Python 版本的，比如这里我用的是 3.11.4。
        value: 3.11.4

总结

Render 的教程总体来说没啥大问题，但是在一些小的点上，需要你自己简单 Hack 一下，比如需要自己升级一下 Poetry、设定 Python 版本。如果你也在用高版本的 Django & Render，希望这篇文章 可以帮到你。

我的公众号头图属于特别简洁的，原因是我在乎的是文章中的内容，而不是头图。虽然我知道一个好的头图会提升点击率，但其背后耗费的时间是我目前不愿去做的。因此，我目前的头图都是 PS 打开一张图，然后直接放上一行文字来生成的。

但是，打开 PS 还是太花费精力了，因此，我希望可以用更少的时间来生成简单明了的头图。因此，我决定优化我的头图制作方案，使用代码来完成公众号头图的生成。

环境依赖

这一次的代码使用 Python 来完成，并基于 Python 的 Pillow 库完成图片的生成，因此，你在运行我的代码时，需要先安装 Pillow

pip install pillow

实现思路

在使用 Pillow 绘图的时候，和我们在前端使用 Canvas 绘图的思路基本一致，我们要做的是

1. 准备特定背景的画布
2. 加载字体
3. 绘制文字
4. 导出图片

生成的难度并不高，也只需要花费一些时间来编写代码。具体的代码我贴在下方了，供你参考。

代码实现

具体的代码如下

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 常用变量
img_size = (900, 383)
bg_color= "#fca652"
big_text_size = (900,383)
text = "代码生成图片"
text_color = "#eeeeee"
filename = "export.jpg"
font_size = 80
# 生成画布
export_image = Image.new("RGB", img_size, bg_color)
# 加载字体
font = ImageFont.truetype("NotoSansSC-Medium.otf", font_size)
# 计算字体宽度
text_width = font.getsize(text)
text_coordinate = int((big_text_size[0]-text_width[0])/2), int((big_text_size[1]-text_width[1])/2-20)
# 生成绘图 ctx
img_draw = ImageDraw.Draw(export_image)
# 绘制文字
img_draw.text(text_coordinate, text, font=font, fill=text_color)
export_image.save(filename, quality=95)

总结

使用 Python 来绘制头图的难度并不大，比如今天的头图，就是通过代码来绘制的，你可以看看效果。

不过，上面的代码还是很简陋，你觉得这段代码有没有什么值得优化的点呢?