title: FastAPI与SQLAlchemy数据库集成
date: 2025/04/17 15:33:34
updated: 2025/04/17 15:33:34
author: cmdragon
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FastAPI与SQLAlchemy的集成通过创建假造情况、安装依靠、配置数据库连接、定义数据模型和实现路由来完成。核心模块包括数据库引擎、会话工厂和声明性基类。数据模型通过SQLAlchemy定义,路由通过FastAPI实现,支持创建和查询用户。测试接口通过curl命令举行,常见报错包括表不存在、请求体验证错误和会话不可用。高级配置涉及连接池优化和单元测试。
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- FastAPI
- SQLAlchemy
- 数据库集成
- 依靠注入
- 数据模型
- 错误处理
- 单元测试
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1. FastAPI与SQLAlchemy同步数据库集成实战
1.1 项目初始化与依靠安装
在项目根目录执行以下命令创建假造情况并安装依靠:- python -m venv venv
- source venv/bin/activate # Linux/Mac
- venv\Scripts\activate.bat # Windows
- pip install fastapi sqlalchemy uvicorn
复制代码 1.2 数据库配置核心模块
创建database.py文件:- from sqlalchemy import create_engine
- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
- from sqlalchemy.orm import sessionmaker
- # 数据库连接配置(使用SQLite示例)
- SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
- # 创建数据库引擎(关闭SQLite连接池检查)
- engine = create_engine(
- SQLALCHEMY_DATABASE_URL,
- connect_args={"check_same_thread": False}
- )
- # 会话工厂(关闭自动提交,启用自动刷新)
- SessionLocal = sessionmaker(
- autocommit=False,
- autoflush=False,
- bind=engine
- )
- # 声明性基类
- Base = declarative_base()
- def get_db():
- """数据库会话依赖生成器"""
- db = SessionLocal()
- try:
- yield db
- finally:
- db.close()
复制代码 1.3 数据模型定义
创建models.py文件:- from sqlalchemy import Column, Integer, String
- from database import Base
- class User(Base):
- __tablename__ = "users"
- id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
- name = Column(String(50), nullable=False)
- email = Column(String(100), unique=True, index=True)
复制代码 1.4 依靠注入与路由集成
在main.py中实现:- from fastapi import FastAPI, Depends
- from sqlalchemy.orm import Session
- from models import User
- from database import get_db, engine
- from pydantic import BaseModel
- # 初始化数据库表结构
- Base.metadata.create_all(bind=engine)
- app = FastAPI()
- # Pydantic请求模型
- class UserCreate(BaseModel):
- name: str
- email: str
- @app.post("/users/")
- def create_user(
- user: UserCreate,
- db: Session = Depends(get_db)
- ):
- """创建用户路由"""
- db_user = User(**user.dict())
- db.add(db_user)
- db.commit()
- db.refresh(db_user)
- return db_user
- @app.get("/users/{user_id}")
- def read_user(
- user_id: int,
- db: Session = Depends(get_db)
- ):
- """获取用户详情"""
- user = db.query(User).filter(User.id == user_id).first()
- return user
复制代码 1.5 运行与测试
启动服务:- uvicorn main:app --reload
复制代码 测试接口:- # 创建用户
- curl -X POST "http://localhost:8000/users/" \
- -H "Content-Type: application/json" \
- -d '{"name":"John Doe","email":"john@example.com"}'
- # 查询用户
- curl "http://localhost:8000/users/1"
复制代码 1.6 课后Quiz
问题1: 当数据库查询返回None时,如何优化API响应?
答案解析: 推荐使用FastAPI的HTTPException返回404状态码:- from fastapi import HTTPException
- @app.get("/users/{user_id}")
- def read_user(user_id: int, db: Session = Depends(get_db)):
- user = db.query(User).filter(User.id == user_id).first()
- if not user:
- raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")
- return user
复制代码 问题2: 如何实现数据库事务回滚?
答案解析: 在依靠注入中使用try-except块:- @app.post("/orders/")
- def create_order(db: Session = Depends(get_db)):
- try:
- # 数据库操作
- db.commit()
- except Exception as e:
- db.rollback()
- raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
复制代码 1.7 常见报错处理
报错1: sqlalchemy.exc.OperationalError: (sqlite3.OperationalError) no such table: users
解决方案:
- 确认已执行Base.metadata.create_all(bind=engine)
- 检查数据库文件路径是否正确
- 删除旧数据库文件重新生成
报错2: pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error
解决方案:
- 检查请求体是否与Pydantic模型定义匹配
- 验证字段范例和束缚条件
- 使用curl测试时添加-H "Content-Type: application/json"
报错3: RuntimeError: Session is not available
解决方案:
- 确认路由函数正确使用Depends(get_db)
- 检查数据库连接配置是否正确
- 确保没有在路由外直接调用get_db()
1.8 高级配置技巧
连接池优化
- # 配置MySQL连接池示例
- engine = create_engine(
- "mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname",
- pool_size=20,
- max_overflow=0,
- pool_recycle=3600
- )
复制代码 请求生命周期示意图
- 客户端请求 -> 路由处理 -> 创建数据库会话 -> 业务处理 -> 提交事务 -> 关闭会话
- │ │
- └── 异常时回滚事务 ────┘
复制代码 单元测试配置
- # 测试用例示例
- from fastapi.testclient import TestClient
- def test_create_user():
- client = TestClient(app)
- response = client.post("/users/", json={
- "name": "Test User",
- "email": "test@example.com"
- })
- assert response.status_code == 200
- assert "id" in response.json()
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