行业知识
Python web框架fastapi数据库操作ORM（一）
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���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）。
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tortoisefrom tortoise.models import Modelfrom 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')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'}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 uvicornfrom tortoise.contrib.fastapi import register_tortoisefrom 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)启动没报错表示正常连接到了数据库
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
在中高端执行命令
aerich init -t settings.TORTOISE_ORM # TORTOISE_ORM配置的位置)
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
- 此时数据库中就有相应的表格
- 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
看下migrations里面的py文件，就是创建表语句
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
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。
注意，此时sql并没有执行，数据库中course表中没有xxx字段
4. 重新执行迁移，写入数据库
aerich upgrade
此时，就把模型类中新添加爱的字段更新到数据库中了
5. 回到上一个版本
aerich downgrade
再看下数据库，新加的字段又没了，回退了
6. 查看历史迁移记录
aerich history
5、选课系统接口开发
先看看各个表数据
班级表
教师表
课程表
学生表
学生课程表
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modelsfrom models import *from pydantic import BaseModelfrom typing import List, Unionfrom fastapi import APIRouterapi_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 uvicornfrom tortoise.contrib.fastapi import register_tortoisefrom settings import TORTOISE_ORM#导入apifrom 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)运行程序
执行查询所有学生
(1)all查询，查询出来的是个list类型数据
循环遍历
#循环打印
for stu in students:
print(stu.name, stu.sno)
(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)
(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)
此时得到的就是模型类对象，可以直接获取属性值
(4)模糊查询,查询学号大于2001的学生
students = await Student.filter(sno__gt=2001)print(students)
得到的也是列表
#查询学号是2001和2002的学生，在某个范围内，用__instudents = await Student.filter(sno__in=[2001,2002])
(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)
(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 )创建templates文件夹下的index.html
学生信息
学生信息页面
- {% for stu in students %}
- 姓名: {{stu.name}} 学号: {{stu.sno}} {% endfor%}
启动程序，访问
浏览器访问
当然，也可以借助bootstrap让页面更好看
学生信息
学生信息
姓名 学号 班级 {{student.name}} {{student.sno}} {{student.clas_id}}
