Le applicazioni FastAPI gestiscono la configurazione con pydantic-settings (BaseSettings) — una classe che legge la configurazione da variabili d'ambiente (e file .env) con , mantenendo i segreti fuori dal codice e assicurando che la configurazione sia corretta all'avvio.
from pydantic_settings import BaseSettings
class Settings(BaseSettings):
app_name: str = "My API"
database_url: str # required — must be provided
secret_key: str # required (a secret)
debug: bool = False
max_connections: int = 10
class Config:
env_file = ".env" # also read from a .env file
settings = Settings() # reads & VALIDATES env vars at startup
BaseSettings legge automaticamente ogni campo da una variabile d'ambiente corrispondente (ad es. DATABASE_URL), converte i tipi ("true" → bool, "10" → int) e convalida — un valore richiesto mancante o un tipo errato fallisce immediatamente all'avvio con un errore chiaro (fail-fast).
from functools import lru_cache
from fastapi import Depends
@lru_cache # create the Settings once (cached)
def get_settings():
return Settings()
@app.get("/info")
def info(settings: Settings = Depends(get_settings)):
return {"app": settings.app_name, "debug": settings.debug}
Iniettare le impostazioni tramite una dipendenza in cache le rende testabili (sovrascrivibili nei test) e garantisce una singola istanza.
# .env — local config, GITIGNORED (never commit secrets)
DATABASE_URL=postgresql://localhost/mydb
SECRET_KEY=dev-secret
DEBUG=true
✓ Keep secrets in env vars / .env (gitignored); commit a .env.example documenting keys
✓ In production, inject config via the platform's environment / secret manager
✓ Validation at startup catches misconfiguration immediately (not deep in a request)
La corretta gestione delle impostazioni è sia una necessità operativa (le app hanno bisogno di configurazioni diverse tra dev/staging/production) che un requisito di sicurezza (i segreti come gli URL dei database e le chiavi non devono mai essere hardcoded nel controllo del codice sorgente — una violazione comune e grave).
La BaseSettings di Pydantic fornisce la soluzione idiomatica di FastAPI, e comprenderla è conoscenza importante quotidiana.
I suoi vantaggi principali: lettura della configurazione da variabili d'ambiente (mantenendo i segreti fuori dal codice, l'approccio twelve-factor) con conversione e validazione di tipo automatiche — così la configurazione errata fallisce rapidamente all'avvio con un errore chiaro piuttosto che come un confuso errore di runtime.
Combinato con dependency injection (che rende le impostazioni testabili e singleton) e la pratica di file .env gitignored per lo sviluppo locale, questo ti offre una configurazione sicura, convalidata e appropriata all'ambiente.
Sapere come definire le impostazioni, usarle tramite DI e gestire i segreti in modo sicuro è fondamentale per costruire applicazioni FastAPI pronte per la produzione.