1. 主键在数据库中，主键都是设置成非空的。不过在SQLModel中，主键需要设置成可空的，如： 1id: int | None = Field(default=None, primary_key=True) 这是因为这里的id 是由数据库自动生成的，而非在Python代码中。因此在创建一个实例的时候，一般都不会设置id，直到持久化到数据库中。因此，需要设置成可空字段，以免数据校验出错。 2. 连接数据库可以通过create_engine创建一个数据库连接： 1234sqlite_file_name = "database.db"sqlite_url = f"sqlite:///{sqlite_file_name}"engine = create_engine(sqlite_url, echo=True) 创建一个异步的数据库连接（需要安装aiosqlite包）： 123456789from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_enginefrom sqlmodel.ext ...

1. 简介SQLModel 建立在 SQLAlchemy 之上，提供了简化的连接管理和事务处理，同时直接支持 MySQL 数据类型和简化了外键和关系的定义，非常适合轻量级应用程序和小型项目。它可以使用 Pydantic 来定义模型，并且可以自动将这些模型映射到数据库表。这使得开发者可以轻松地进行数据库操作，而无需编写大量的 SQL 代码。 2. 安装首先，需要安装 FastAPI 和 SQLModel： 12pip install fastapi[all]pip install sqlmodel 3. 定义模型使用 SQLModel 定义模型非常简单。你只需要从 SQLModel 继承并添加字段即可。 123456from sqlmodel import SQLModel, Fieldclass User(SQLModel, table=True): id: int = Field(default=None, primary_key=True) name: str age: int 4. SQLModel的独特之处 基于Pydantic，继承了 Pydantic ...

pytest-cov 是一个用于测量 Python 代码测试覆盖率的 pytest 插件。它允许你在运行测试时自动收集覆盖率数据，并在测试完成后显示一个详细的报告。这对于确保你的代码库被充分测试非常有用。以下是如何使用 pytest-cov 的基本步骤： 安装首先，你需要确保已经安装了 pytest。如果尚未安装，可以通过 pip 安装它： 1pip install pytest 然后，安装 pytest-cov： 1pip install pytest-cov 使用安装后，你可以在命令行中使用 --cov 选项来运行 pytest 并收集覆盖率数据。 示例假设你的项目结构如下： 12345678your_project/ │ ├── your_module/ │ ├── __init__.py │ └── your_script.py │ └── tests/ └── test_your_script.py 在命令行中，你可以运行以下命令来收集 your_module 目录下的代码覆盖率数据： 1pytest --cov=your_module ...

一个FastAPI 项目 conftest.py 的案例，主要包含了配置文件定义、测试数据库的初始化、数据库session创建、HTTP客户端创建等fixture。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100@pytest_asyncio.fixture(scope="session", autouse=True)async def application(): """应用app.""" from app.main import app yield app@pytest_asyncio.fixture(scope="session", ...

conftest.py 是 pytest 中的一个特殊文件，用于定义全局的配置、夹具（fixtures）、钩子函数和插件。下面将详细解析 conftest.py 文件的用法，包括使用方法、规则、建议和案例。 使用方法 创建 conftest.py 文件：在项目根目录或子目录下创建 conftest.py 文件。这个文件不需要显式导入，pytest 会自动识别并执行其中的配置。 定义夹具（fixtures）：在 conftest.py 中，可以使用 @pytest.fixture 装饰器来定义全局夹具。这些夹具可以在多个测试模块中被共享和使用。 定义钩子函数：conftest.py 还可以定义全局的钩子函数，如 pytest_runtest_setup 和 pytest_runtest_teardown，这些函数分别在测试用例执行前后执行。 配置全局信息：在 conftest.py 中，可以定义一些全局的配置信息，如日志级别、报告输出路径等。 导入自定义插件：conftest.py 还可以用于导入自定义的 pytest 插件，以扩展 pytest 的功能。 规则 文件名称固定：conf ...

在自动化测试中，测试环境的准备与清理是确保测试稳定性和可重复性的关键步骤。pytest 框架通过其内置的 fixture 机制，为测试提供了灵活且强大的初始化与清理方案。本文将深入探讨 pytest fixture 的工作原理、使用场景、高级特性及其在实际测试中的应用。 一、Fixture 概述Fixture 是 pytest 中用于设置测试前置条件、执行测试后清理工作的功能。它可以是任何函数、类或者模块，通过特定的装饰器进行标记，以便 pytest 在测试执行过程中自动调用。Fixture 的设计哲学是“显式优于隐式”，它鼓励开发者在测试代码中明确指定测试依赖的资源和清理工作，从而提高代码的可读性和可维护性。 二、Fixture 的基本用法1. 定义 Fixture使用 @pytest.fixture 装饰器来定义一个 fixture。fixture 函数可以接收参数，并返回一个值，这个值会被测试函数作为参数接收。 123456789101112import pytest @pytest.fixture def database(): # 设置数据库连接 ...

pytest是一个功能强大且易于使用的Python测试框架，它主要用于编写单元测试、集成测试和功能测试。 一、pytest的安装 安装命令：pip install pytest 验证安装：使用pytest --version命令来查看已安装的pytest版本，如果终端显示一个版本号，则说明安装成功。 二、pytest的命名规范 测试模块：测试文件应以”test_”开头或以”_test”结尾，例如test_login.py或user_test.py。 测试类：测试类必须以Test开头命名，且测试类中不能有__init__方法。 测试方法/测试函数：测试方法/测试函数必须以test开头。 三、pytest的常用运行参数 无参数：读取路径下符合条件的所有类、函数、方法全部执行。 -v：打印详细运行日志。 -s：打印print输出。 -k：跳过运行某个或某些用例，如pytest -k '类名'、pytest -k '方法名'。 -x：运行用例失败立即停止运行。 –maxfail：用例失败数达到某个设定的值停止运行，如pytest --ma ...

redis-om 是一个用于在 Redis 中存储和查询对象的高级库。它提供了一种简单的方式来将 Python 对象映射到 Redis 数据结构上。结合 FastAPI，你可以快速构建高性能的 API 服务。以下是使用 FastAPI 和 redis-om 的一些基本步骤。 安装依赖首先，你需要安装 FastAPI 和 redis-om 库。 12pip install fastapi[all] # 安装 FastAPI 及其所有推荐依赖pip install redis-om # 安装 redis-om 定义模型使用 redis-om 定义一个模型，该模型将映射到 Redis 数据库中的数据。 1234567891011121314from redis_om import HashModelclass Book(HashModel): title: str author: str page_count: int genre: str class Meta: global_key_prefix = "test" ...

FastAPI Cache的@cache 装饰器会自动收集被装饰的函数参数，构建缓存key。不过在实际使用过程中，默认key builder会在有些场景下会不适用。 1、不包含self的key builder主要用于装饰一个类中的方法，需要在构建key的时候去掉参数的类方法中的self参数。 123456789101112131415161718192021def noself_key_builder( func: Callable, namespace: Optional[str] = "", request: Optional[Request] = None, response: Optional[Response] = None, args: Optional[tuple] = None, kwargs: Optional[dict] = None,) -> str: """使用在类函数上的cache key builder. 本key builder在计算key的时候忽略se ...

一、FastAPI Cache 配置要在 FastAPI 中使用缓存，我们可以使用 fastapi-cache 这个第三方库。下面是配置 fastapi-cache 的步骤： 1. 安装 fastapi-cache首先，安装 fastapi-cache 库。 1pip install fastapi-cache 2. 配置缓存后端fastapi-cache 支持多种缓存后端，如 Redis、Memcached 等。以下是一个使用 Redis 作为缓存后端的配置示例： 12345678910111213from fastapi import FastAPIfrom fastapi_cache import FastAPICachefrom fastapi_cache.backends.redis import RedisBackendfrom fastapi_cache.decorator import cacheapp = FastAPI()# 配置 Redis 缓存后端FastAPICache.init( backend=RedisBackend(redis_url=&quo ...