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Python web框架fastapi数据库操作ORM(一)

admin 阅读: 2024-03-19
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文章目录

  • Fastapi ORM操作
    • 1、创建模型
    • 2、创建数据库连接配置文件
    • 3、启动项目
    • 4、根据模型类创建数据库表
      • 1. 初始化配置,只需要使用一次
      • 2. 初始化数据库,一般情况下只用一次
      • 3. 更新模型并进行迁移
      • 4. 重新执行迁移,写入数据库
      • 5. 回到上一个版本
      • 6. 查看历史迁移记录
    • 5、选课系统接口开发
      • (1)all查询,查询出来的是个list类型数据
      • (2)过滤查询,查询指定内容filter,得到的依然是list类型数据
      • (3)get方法,直接查询
      • (4)模糊查询,查询学号大于2001的学生
      • (5)values查询
      • (6)将数据库数据显示到web页面

Fastapi ORM操作

在大型的web开发中,我们肯定会用到数据库操作,那么FastAPI也支持数据库的开发,你可以用 PostgreSQL、MySQL、 SQLite Oracle 等。本文用SQLite为例。我们看下在fastapi是如何操作设计数据库的。
ORM是“对象-关系-映射”的简称。(Object Relational Mapping,简称ORM)
fastapi是一个很优秀的框架,但是缺少一个合适的orm,官方代码里面使用的是sqlalchemy,Tortoise ORM 是受 Django 启发的易于使用的异步 ORM (对象关系映射器)。
在这里插入图片描述

Tortoise ORM 目前支持以下[数据库]

  • PostgreSQL >= 9.4(使用asyncpg)
  • SQLite(使用aiosqlite)
  • MySQL/MariaDB

安装tortoise
pip install tortoise

安装数据模型迁移工具
pip install aerich

我用的mysql,因此还需要安装aiomysql包:
pip install aiomysql

aerich的功能类似于django的migrate。

1、创建模型

以选课系统为例:
创建个模型类文件 models.py

#导入tortoise from tortoise.models import Model from tortoise import fields #创建班级类 class Clas(Model): name = fields.CharField(max_length=255, description='班级名称') #创建老师类 class Teacher(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.CharField(max_length=255, description='姓名') tno = fields.IntField(description='账号') pwd = fields.CharField(max_length=255, description='密码') #课程表 class Course(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.CharField(max_length=255, description='课程名') teacher = fields.ForeignKeyField('models.Teacher', related_name='courses', description='课程讲师') #创建学生类 class Student(Model): id = fields.IntField(pk=True) sno = fields.IntField(description='学号') #description 在接口文档有个显示 pwd = fields.CharField(max_length=255, description='密码') name = fields.CharField(max_length=255, description='姓名') # 一对多,反向查询时使用related_name clas = fields.ForeignKeyField('models.Clas', related_name='students') # 多对多 courses = fields.ManyToManyField('models.Course', related_name='students',description='学生选课表')
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2、创建数据库连接配置文件

创建settings.py 配置文件

TORTOISE_ORM = { 'connections': { 'default': { # 'engine': 'tortoise.backends.asyncpg', PostgreSQL 'engine': 'tortoise.backends.mysql', # MySQL or Mariadb 'credentials': { 'host': '10.10.0.52', 'port': '3306', 'user': 'root', 'password': 'Jingxxxxxxxx', 'database': 'fastapi', 'minsize': 1, 'maxsize': 5, 'charset': 'utf8mb4', "echo": True } }, }, 'apps': { 'models': { #这个models就是自己配置的models.py位置 'models': ['models'], 'default_connection': 'default', } }, 'use_tz': False, 'timezone': 'Asia/Shanghai' }
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3、启动项目

main.py 启动项目

from fastapi import FastAPI # FastAPI 是一个为你的 API 提供了所有功能的 Python 类。 import uvicorn from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise from settings import TORTOISE_ORM #创建应用程序,app是应用程序名 app = FastAPI() # 这个实例将是创建你所有 API 的主要交互对象。这个 app 同样在如下命令中被 uvicorn 所引用 # 该方法会在fastapi启动时触发,内部通过传递进去的app对象,监听服务启动和终止事件 # 当检测到启动事件时,会初始化Tortoise对象,如果generate_schemas为True则还会进行数据库迁移 # 当检测到终止事件时,会关闭连接 register_tortoise( app, #数据库配置信息 config=TORTOISE_ORM, # generate_schemas=True, # 如果数据库为空,则自动生成对应表单,生产环境不要开 # add_exception_handlers=True, # 生产环境不要开,会泄露调试信息 ) if __name__ == '__main__': #注意,run的第一个参数 必须是文件名:应用程序名 uvicorn.run("quickstart:app", port=8080, reload=True, workers=1)
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启动没报错表示正常连接到了数据库
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4、根据模型类创建数据库表

aerich是一种ORM迁移工具,需要结合tortoise异步orm框架使用。安装aerich

1. 初始化配置,只需要使用一次

初始化之前,需要在settings.py中将aerich自带的models也配置上
在这里插入图片描述

在中高端执行命令

aerich init -t settings.TORTOISE_ORM # TORTOISE_ORM配置的位置)
在这里插入图片描述

初始化完会在当前目录生成一个文件:pyproject.toml和一个文件夹:migrations

  • pyproject.toml:保存配置文件路径,低版本可能是aerich.ini
  • migrations:存放迁移文件

2. 初始化数据库,一般情况下只用一次

将我们在models.py里面配置的表创建到数据库中
aerich init-db
在这里插入图片描述

  1. 此时数据库中就有相应的表格
  2. 如果TORTOISE_ORM配置文件中的models改了名,则执行这条命令时需要增加--app参数,来指定你修改的名字

查看数据库,数据库中就有了我们在模型类里面配置的表
在这里插入图片描述

看下migrations里面的py文件,就是创建表语句
在这里插入图片描述

3. 更新模型并进行迁移

我们在创建模型类之后,通常也会修改
修改model类,重新生成迁移文件,比如添加一个字段
我们给course类添加个地址字段
在这里插入图片描述

aerich migrate [–name] (标记修改操作) # aerich migrate --name add_column --name是给这次迁移起个名字

不加–name,有个默认的名字
迁移文件名的格式为 {version_num}{datetime}{name|update}.py。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

注意,此时sql并没有执行,数据库中course表中没有xxx字段
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4. 重新执行迁移,写入数据库

aerich upgrade
在这里插入图片描述

此时,就把模型类中新添加爱的字段更新到数据库中了
在这里插入图片描述

5. 回到上一个版本

aerich downgrade
在这里插入图片描述

再看下数据库,新加的字段又没了,回退了
在这里插入图片描述

6. 查看历史迁移记录

aerich history
在这里插入图片描述

5、选课系统接口开发

先看看各个表数据
班级表
在这里插入图片描述

教师表
在这里插入图片描述

课程表
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学生表
在这里插入图片描述

学生课程表
在这里插入图片描述

我们在项目下建个包api,在这个包里面写接口
api/student.py

from fastapi.exceptions import HTTPException #导入models from models import * from pydantic import BaseModel from typing import List, Union from fastapi import APIRouter api_student = APIRouter() #查看所有学生,注意,tortoise处理数据库要用异步,路径函数前面加async @api_student.get("/") async def getAllStudent(): #注意,与数据库的操作要加await,得到的是列表类型数据,[Student(),Student(),Student()....] students = await Student.all() print('students',students,type(students)) return students #查看某个学生,基于路径参数 @api_student.get("/{student_id}") async def getOneStudent(student_id:int): #注意,与数据库的操作要加await student = await Student.all().values("name", "clas__name") return student
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在main.py导入api,并做路由分发

from fastapi import FastAPI # FastAPI 是一个为你的 API 提供了所有功能的 Python 类。 import uvicorn from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise from settings import TORTOISE_ORM #导入api from api.student import api_student #创建应用程序,app是应用程序名 app = FastAPI() # 这个实例将是创建你所有 API 的主要交互对象。这个 app 同样在如下命令中被 uvicorn 所引用 #路由分发 app.include_router(api_student, prefix="/student", tags=["学生信息接口", ]) # 该方法会在fastapi启动时触发,内部通过传递进去的app对象,监听服务启动和终止事件 # 当检测到启动事件时,会初始化Tortoise对象,如果generate_schemas为True则还会进行数据库迁移 # 当检测到终止事件时,会关闭连接 register_tortoise( app, #数据库配置信息 config=TORTOISE_ORM, # generate_schemas=True, # 如果数据库为空,则自动生成对应表单,生产环境不要开 # add_exception_handlers=True, # 生产环境不要开,会泄露调试信息 ) if __name__ == '__main__': #注意,run的第一个参数 必须是文件名:应用程序名 uvicorn.run("main:app", port=8080, reload=True, workers=1)
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运行程序
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执行查询所有学生
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(1)all查询,查询出来的是个list类型数据

在这里插入图片描述

循环遍历
#循环打印
for stu in students:
print(stu.name, stu.sno)
在这里插入图片描述

(2)过滤查询,查询指定内容filter,得到的依然是list类型数据

student = await Student.filter(name='liuxin') print(student,type(student)) #得到具体数据 print(student[0].name)
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(3)get方法,直接查询

#get方法 student = await Student.get(name="wangfang") print(student,type(student)) print(student.name,student.sno)
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此时得到的就是模型类对象,可以直接获取属性值
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(4)模糊查询,查询学号大于2001的学生

students = await Student.filter(sno__gt=2001) print(students)
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得到的也是列表
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#查询学号是2001和2002的学生,在某个范围内,用__in students = await Student.filter(sno__in=[2001,2002])
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(5)values查询

只查出指定字段数据,得到的是列表套字典数据,有几个字典,取决于查询出几条记录
students = await Student.filter(sno__range=[1, 10000]).values(‘name’,‘sno’)
for stu in students:
print(stu)

在这里插入图片描述

(6)将数据库数据显示到web页面

在student.py 这个api文件里面
返回页面模板

#导入模板的包 from fastapi.templating import Jinja2Templates # 实例化Jinja2对象,并将文件夹路径设置为以templates命名的文件夹 templates = Jinja2Templates(directory="templates") 接口: @api_student.get("/index") async def show_student(request:Request): students = await Student.all() return templates.TemplateResponse( 'index.html', #第一个参数放模板文件 { 'request': request, # 注意,返回模板响应时,必须有request键值对,且值为Request请求对象 'students':students }, #context上下文对象,是个字典 )
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创建templates文件夹下的index.html

DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>学生信息title> head> <body> <p>学生信息页面p> <ul> {% for stu in students %} <li>姓名: {{stu.name}} 学号: {{stu.sno}}li> {% endfor%} ul> body> html>
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启动程序,访问
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浏览器访问
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当然,也可以借助bootstrap让页面更好看

DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>学生信息title> <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0-alpha1/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" integrity="sha384-GLhlTQ8iRABdZLl6O3oVMWSktQOp6b7In1Zl3/Jr59b6EGGoI1aFkw7cmDA6j6gD" crossorigin="anonymous"> head> <body> <div class="col-md-8 offset-md-2"> <h2>学生信息h2> <table class="table table-hover table-striped"> <thead> <tr> <td>姓名td> <td>学号td> <td>班级td> tr> thead> <tbody> {% for student in students%} <tr> <td>{{student.name}}td> <td>{{student.sno}}td> <td>{{student.clas_id}}td> tr> {%endfor%} tbody> table> div> body> html>
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