Hvordan administrerer du innstillinger med Pydantic?

Question

Accepted Answer

FastAPI-applikasjoner administrerer konfigurering med **`pydantic-settings`** (`BaseSettings`) — en klasse som leser konfigurering fra **miljøvariabler** (og `.env`-filer) med **validering og typekonvertering**, holder hemmeligheter utenfor koden og sikrer at konfigurasjonen er korrekt ved oppstart.

## Definere innstillinger

```python
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` leser automatisk hvert felt fra en tilsvarende **miljøvariabel** (f.eks. `DATABASE_URL`), konverterer typer (`"true"` → `bool`, `"10"` → `int`), og **validerer** — en manglende påkrevd verdi eller feil type mislykkes umiddelbart ved oppstart med en klar feilmelding (fail-fast).

## Bruke innstillinger (via dependency injection)

```python
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}
```

Injeksjon av innstillinger via en bufret avhengighet gjør dem **testbare** (overstyr i tester) og sikrer en enkelt instans.

## .env-filen og hemmeligheter

```bash
# .env — local config, GITIGNORED (never commit secrets)
DATABASE_URL=postgresql://localhost/mydb
SECRET_KEY=dev-secret
DEBUG=true
```

```text
✓ 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)
```

## Hvorfor det er viktig

Riktig innstillingshåndtering er både en **operasjonell nødvendighet** (apper trenger ulik konfigurering på tvers av dev/staging/produksjon) og et **sikkerhetskrav** (hemmeligheter som databaseadresser og nøkler må aldri være hardkodet i versionskontroll — en vanlig, alvorlig brudd).

Pydantics `BaseSettings` gir den idiomatiske FastAPI-løsningen, og forståelse av den er viktig daglig kunnskap.

Dets viktigste fordeler: lesing av konfigurering fra **miljøvariabler** (holder hemmeligheter utenfor koden, twelve-factor-tilnærmingen) med automatisk **typekonvertering og validering** — så feilveiledning feiler raskt ved oppstart med en klar feilmelding i stedet for som en forvirrende kjøretidsfeil.

Kombinert med dependency injection (som gjør innstillinger testbare og singleton) og praksisen med `.env`-filer som ignoreres av git for lokal utvikling, gir dette deg sikker, validert, miljøpassende konfigurering.

Å vite hvordan du definerer innstillinger, bruker dem via DI, og håndterer hemmeligheter sikkert er grunnleggende for å bygge produksjonsferdige FastAPI-applikasjoner.