fastapi学习使用2--pydantic和SQLAlchemy使用
作者:互联网
首先说下SQLAlchemy,这个orm库,如何使用呢?
创建实例,建立映射类,常见model模型,再create_all创建一下
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import Boolean, Column, Integer, String, DateTime SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "mysql+pymysql://账户:密码@地址:3306/仓库" # echo=True表示引擎将用repr()函数记录所有语句及其参数列表到日志,创建链接 engine = create_engine( SQLALCHEMY_DATABASE_URL, encoding='utf8', echo=True, pool_size=6, pool_recycle=60 * 30 ) # SQLAlchemy中,CRUD是通过会话进行管理的,所以需要先创建会话, # 每一个SessionLocal实例就是一个数据库session # flush指发送到数据库语句到数据库,但数据库不一定执行写入磁盘 SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) # 创建基本映射类 Base = declarative_base() class BaseModel(Base): create_time = Column(DateTime, unique=True) update_time = Column(DateTime, unique=True) class Project(BaseModel): __tablename__ = "project" id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) name = Column(String(255), unique=True, index=True) owner = Column(String(255), unique=True) Operator = Column(String(255), unique=True) def __repr__(self): return "{}".format(self.__tablename__) # 在数据库中创建模型对象的表 Base.metadata.create_all(engine)
pydantic的使用,导入basemode,然后继承该model,设置对应字段要效验的格式,
from pydantic import BaseModel from datetime import datetime class ProjectBase(BaseModel): """ 基础模型 """ id: str class ProjectCreate(BaseModel): """ 请求模型验证: name: owner: Operator: """ name: str owner: str Operator: str class Project(BaseModel): """ 响应模型: id: name: owner, Operator, create_time, update_time 并且设置orm_mode与之兼容 """ id: int name: str owner: str Operator: str create_time: datetime = None update_time: datetime = None class Config: orm_mode = True
BaseModel 模型属性
上面的例子只是展示了模型可以做什么的冰山一角。模型具有以下方法和属性:
dict() 返回模型字段和值的字典;参看。导出模型
json() 返回一个 JSON 字符串表示dict();参看。导出模型
copy() 返回模型的副本(默认为浅拷贝);参看。导出模型
parse_obj() 如果对象不是字典,则用于将任何对象加载到具有错误处理的模型中的实用程序;参看。辅助函数
parse_raw() 用于加载多种格式字符串的实用程序;参看。辅助函数
parse_file() 喜欢parse_raw()但是对于文件路径;参看。辅助函数
from_orm() 将数据从任意类加载到模型中;参看。ORM模式
schema() 返回将模型表示为 JSON Schema 的字典;参看。图式
schema_json() schema()返回;的 JSON 字符串表示形式 参看。图式
construct() 无需运行验证即可创建模型的类方法;参看。创建没有验证的模型
fields_set 初始化模型实例时设置的字段名称集
fields 模型字段的字典
config 模型的配置类,cf。模型配置
具体如何使用呢?
user = Project(id=2, name='name', owner='owner', Operator='Operator') print(user.id) #结果就是2
pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for Project
id
value is not a valid integer (type=type_error.integer)
结合使用
from sqlalchemy.orm import Session import models, schemas # 通过id查询用户 def get_user(db: Session, user_id: int): return db.query(models.Project).filter(models.Project.id == user_id).first() # 新建用户 def db_create_user(db: Session, project: schemas.ProjectCreate): db_projcet = models.Project(name=project.name, owner=project.owner, Operator=project.Operator) db.add(db_projcet) db.commit() # 提交保存到数据库中 db.refresh(db_projcet) # 刷新 return db_projcet
参考 https://www.cnblogs.com/blueberry-mint/p/14277882.html
标签:SQLAlchemy,name,--,fastapi,模型,db,Operator,True,id 来源: https://www.cnblogs.com/hufengTE/p/16371279.html