Request

在 Salvo 中可以通过 Request 获取用户请求的数据:

#[handler]
async fn hello(req: &mut Request) -> String {
    req.params().get("id").cloned().unwrap_or_default()
}

获取查询参数

可以通过 get_query 获取查询参数:

req.query::<String>("id");

获取 Form 数据

可以通过 get_form 获取查询参数, 此函数为异步函数:

req.form::<String>("id").await;

获取 JSON 反序列化数据

req.parse_json::<User>().await;

提取 Request 数据

Request 提供多个方法将这些数据解析为强类型结构.

  • parse_params: 将请求的 router params 解析为特定的数据类型;
  • parse_queries: 将请求的 URL queries 解析为特定的数据类型;
  • parse_headers: 将请求的 HTTP headers 解析为特定的数据类型;
  • parse_json: 将请求的 HTTP body 部分的数据当作 JSON 格式解析到特定的类型;
  • parse_form: 将请求的 HTTP body 部分的数据当作 Form 表单解析到特定的类型;
  • parse_body: 根据请求的 content-type 的类型, 将 HTTP body 部分的数据解析为特定类型.
  • extract: 可以合并不同的数据源解析出特定的类型.

解析原理

此处通过自定义的 serde::Deserializer 将类似 HashMap<String, String> 和 HashMap<String, Vec<String>> 的数据提取为特定的数据类型.

比如: URL queries 实际上被提取为一个 MultiMap 类型, MultiMap 可以认为就是一个类似 HashMap<String, Vec<String>> 的数据结构. 如果请求的 URL 是 http://localhost/users?id=123&id=234, 我们提供的目标类型是:

#[derive(Deserialize)]
struct User {
  id: i64
}

则第一个 id=123 会被解析, id=234 则被丢弃:

let user: User = req.parse_queries().unwrap();
assert_eq!(user.id, 123);

如果我们提供的类型是:

#[derive(Deserialize)]
struct Users {
  ids: Vec<i64>
}

则 id=123&id=234 都会被解析:

let users: Users = req.parse_queries().unwrap();
assert_eq!(user.ids, vec![123, 234]);

内置提取器

框架内置了请求参数提取器. 这些提取器可以大大简化处理HTTP请求的代码.

Requirements

To use the extractors you need to add "oapi" feature in your Cargo.toml

salvo = {version = "*", features = ["oapi"]}

Then you can import the extractors

use salvo::{oapi::extract::JsonBody, prelude::*};

JsonBody

用于从请求体中提取 JSON 数据并反序列化为指定类型.

#[handler]
async fn create_user(json: JsonBody<User>) -> String {
    let user = json.into_inner();
    format!("已创建ID为 {} 的用户", user.id)
}

FormBody

从请求体中提取表单数据并反序列化为指定类型.

#[handler]
async fn update_user(form: FormBody<User>) -> String {
    let user = form.into_inner();
    format!("已更新ID为 {} 的用户", user.id)
}

CookieParam

从请求的 Cookie 中提取特定的值.

//第二个参数 为 true 时如果值不存在，into_inner() 会 panic, 为 false,
//into_inner() 方法返回 Option<T>. 
#[handler]
fn get_user_from_cookie(user_id: CookieParam<i64,true>) -> String {
    format!("从Cookie中获取的用户ID: {}", user_id.into_inner())
}

HeaderParam

从请求头中提取特定的值.

#[handler]
fn get_user_from_header(user_id: HeaderParam<i64,true>) -> String {
    format!("从请求头中获取的用户ID: {}", user_id.into_inner())
}

PathParam

从 URL 路径中提取参数.

#[handler]
fn get_user(id: PathParam<i64>) -> String {
    format!("从路径中获取的用户ID: {}", id.into_inner())
}

QueryParam

从 URL 查询字符串中提取参数.

#[handler]
fn search_user(id: QueryParam<i64,true>) -> String {
    format!("正在搜索ID为 {} 的用户", id.into_inner())
}

高阶用法

可以合并多个数据源, 解析出特定类型, 可以先定义一个自定义的类型, 比如:

#[derive(Serialize, Deserialize, Extractible, Debug)]
/// 默认从 body 中获取数据字段值
#[salvo(extract(default_source(from = "body")))]
struct GoodMan<'a> {
    /// 其中, id 号从请求路径参数中获取, 并且自动解析数据为 i64 类型.
    #[salvo(extract(source(from = "param")))]
    id: i64,
    /// 可以使用引用类型, 避免内存复制.
    username: &'a str,
    first_name: String,
    last_name: String,
}

然后在 Handler 中可以这样获取数据:

#[handler]
async fn edit(req: &mut Request) {
    let good_man: GoodMan<'_> = req.extract().await.unwrap();
}

甚至于可以直接把类型作为参数传入函数, 像这样:

#[handler]
async fn edit<'a>(good_man: GoodMan<'a>) {
    res.render(Json(good_man));
}

数据类型的定义有相当大的灵活性, 甚至可以根据需要解析为嵌套的结构:

#[derive(Serialize, Deserialize, Extractible, Debug)]
#[salvo(extract(default_source(from = "body")))]
struct GoodMan<'a> {
    #[salvo(extract(source(from = "param")))]
    id: i64,
    #[salvo(extract(source(from = "query")))]
    username: &'a str,
    first_name: String,
    last_name: String,
    lovers: Vec<String>,
    /// 这个 nested 字段完全是从 Request 重新解析.
    #[salvo(extract(flatten))]
    nested: Nested<'a>,
}

#[derive(Serialize, Deserialize, Extractible, Debug)]
#[salvo(extract(default_source(from = "body")))]
struct Nested<'a> {
    #[salvo(extract(source(from = "param")))]
    id: i64,
    #[salvo(extract(source(from = "query")))]
    username: &'a str,
    first_name: String,
    last_name: String,
    #[salvo(extract(rename = "lovers"))]
    #[serde(default)]
    pets: Vec<String>,
}

具体实例参见: extract-nested.

#[salvo(extract(flatten))] VS #[serde(flatten)]

如果在上面例子中 Nested<'a> 没有与父级相同的字段，可以使用 #[serde(flatten)], 否则需要使用 ·#[salvo(extract(flatten))]`.

#[salvo(extract(source(parse)))]

实际上还可以给 source 添加一个 parse 的参数指定特定的解析方式. 如果不指定这个参数，解析会根据 Request 的信息决定 Body 部分的解析方式，如果是 Form 表单，则按照 MuiltMap 的方式解析，如果是 json 的 payload, 则按 json 格式解析. 一般情况下不需要指定这个参数, 极个别情况下, 指定这个参数可以实现一些特殊功能.

#[tokio::test]
async fn test_de_request_with_form_json_str() {
    #[derive(Deserialize, Eq, PartialEq, Debug)]
    struct User<'a> {
        name: &'a str,
        age: usize,
    }
    #[derive(Deserialize, Extractible, Eq, PartialEq, Debug)]
    #[salvo(extract(default_source(from = "body", parse = "json")))]
    struct RequestData<'a> {
        #[salvo(extract(source(from = "param")))]
        p2: &'a str,
        user: User<'a>,
    }
    let mut req = TestClient::get("http://127.0.0.1:5800/test/1234/param2v")
        .raw_form(r#"user={"name": "chris", "age": 20}"#)
        .build();
    req.params.insert("p2".into(), "921".into());
    let data: RequestData = req.extract().await.unwrap();
    assert_eq!(
        data,
        RequestData {
            p2: "921",
            user: User { name: "chris", age: 20 }
        }
    );
}

比如这里实际请求发来的是 Form，但是某个字段的值是一段 json 的文本，这时候可以通过指定 parse，按 json 格式解析这个字符串.