fastapi Github：https://github.com/tiangolo/fastapi
fastapi 官方文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/
fastapi 更新说明：https://fastapi.tiangolo.com/zh/release-notes/
pydantic 官方文档：https://pydantic-docs.helpmanual.io/
pydantic 数据模型代码生成器官方文档 （Json -> Pydantic）：https://koxudaxi.github.io/datamodel-code-generator/
SQLAlchemy-Utils：https://sqlalchemy-utils.readthedocs.io/en/latest/
alembic 中文文档：https://hellowac.github.io/alembic_doc/zh/_front_matter.html
Typer 官方文档：https://typer.tiangolo.com/
SQLAlchemy 2.0 （官方）: https://docs.sqlalchemy.org/en/20/intro.html#installation
SQLAlchemy 1.4 迁移到 2.0 （官方）：https://docs.sqlalchemy.org/en/20/changelog/whatsnew_20.html#whatsnew-20-orm-declarative-typing
PEP 484 语法（官方）：https://peps.python.org/pep-0484/
使用的是仿照 Django 项目结构：
- alembic：数据库迁移配置目录
- versions_dev：开发环境数据库迁移文件目录
- versions_pro：生产环境数据库迁移文件目录
- env.py：映射类配置文件
- application：主项目配置目录，也存放了主路由文件
- config：基础环境配置文件
- development.py：开发环境
- production.py：生产环境
- settings.py：主项目配置文件
- urls.py：主路由文件
- config：基础环境配置文件
- apps：项目的app存放目录
- vadmin：基础服务
- auth：用户 - 角色 - 菜单接口服务
- models：ORM 模型目录
- params：查询参数依赖项目录
- schemas：pydantic 模型，用于数据库序列化操作目录
- utils：登录认证功能接口服务
- curd.py：数据库操作
- views.py：视图函数
- auth：用户 - 角色 - 菜单接口服务
- vadmin：基础服务
- core：核心文件目录
- crud.py：关系型数据库操作核心封装
- database.py：关系型数据库核心配置
- data_types.py：自定义数据类型
- exception.py：异常处理
- logger：日志处理核心配置
- middleware.py：中间件核心配置
- dependencies.py：常用依赖项
- event.py：全局事件
- mongo_manage.py：mongodb 数据库操作核心封装
- validator.py：pydantic 模型重用验证器
- db：ORM模型基类
- logs：日志目录
- static：静态资源存放目录
- utils：封装的一些工具类目录
- main.py：主程序入口文件
- alembic.ini：数据库迁移配置文件
开发语言：Python 3.10
开发框架：Fastapi 0.101.1
ORM 框架：SQLAlchemy 2.0.20
Pycharm 2022.3.2
推荐插件：Chinese (Simplified) Language Pack / 中文语言包
代码样式配置：
source /opt/env/kinit-pro/bin/activate
# 安装依赖库
pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 第三方源：
1. 阿里源： https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 线上安装更新依赖库
/opt/env/kinit-pro-310/bin/pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 项目根目录下执行，需提前创建好数据库，并且数据库应该为空
# 会自动将模型迁移到数据库，并生成初始化数据
# 在执行前一定要确认要操作的环境与application/settings.DEBUG 设置的环境是一致的，
# 不然会导致创建表和生成数据不在一个数据库中！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
# 比如要初始化开发环境，那么env参数应该为 dev，并且 application/settings.DEBUG 应该 = True
# 比如要初始化生产环境，那么env参数应该为 pro，并且 application/settings.DEBUG 应该 = False
# 生产环境
python main.py init
# 开发环境
python main.py init --env dev# 直接运行main文件
python main.py run在线文档地址(在配置文件里面设置路径或者关闭)
http://127.0.0.1:9000/docs
Git更新ignore文件直接修改gitignore是不会生效的，需要先去掉已经托管的文件，修改完成之后再重新添加并提交。
第一步：
git rm -r --cached .
去掉已经托管的文件
第二步：
修改自己的igonre文件内容
第三步：
git add .
git commit -m "clear cached"
执行数据库迁移命令（终端执行）
# 执行命令（生产环境）：
python main.py migrate
# 执行命令（开发环境）：
python main.py migrate --env dev
# 开发环境的原命令
alembic --name dev revision --autogenerate -m 2.0
alembic --name dev upgrade head生成迁移文件后，会在alembic迁移目录中的version目录中多个迁移文件
# 日期查询
# 值的类型：str
# 值得格式：%Y-%m-%d：2023-05-14
字段名称=("date", 值)
# 模糊查询
# 值的类型: str
字段名称=("like", 值)
# in 查询
# 值的类型：list
字段名称=("in", 值)
# 时间区间查询
# 值的类型：tuple 或者 list
字段名称=("between", 值)
# 月份查询
# 值的类型：str
# 值的格式：%Y-%m：2023-05
字段名称=("month", 值)
# 不等于查询
字段名称=("!=", 值)
# 大于查询
字段名称=(">", 值)
# 等于 None
字段名称=("None")
# 不等于 None
字段名称=("not None")代码部分：
def __dict_filter(self, **kwargs) -> list[BinaryExpression]:
"""
字典过滤
:param model:
:param kwargs:
"""
conditions = []
for field, value in kwargs.items():
if value is not None and value != "":
attr = getattr(self.model, field)
if isinstance(value, tuple):
if len(value) == 1:
if value[0] == "None":
conditions.append(attr.is_(None))
elif value[0] == "not None":
conditions.append(attr.isnot(None))
else:
raise CustomException("SQL查询语法错误")
elif len(value) == 2 and value[1] not in [None, [], ""]:
if value[0] == "date":
# 根据日期查询， 关键函数是：func.time_format和func.date_format
conditions.append(func.date_format(attr, "%Y-%m-%d") == value[1])
elif value[0] == "like":
conditions.append(attr.like(f"%{value[1]}%"))
elif value[0] == "in":
conditions.append(attr.in_(value[1]))
elif value[0] == "between" and len(value[1]) == 2:
conditions.append(attr.between(value[1][0], value[1][1]))
elif value[0] == "month":
conditions.append(func.date_format(attr, "%Y-%m") == value[1])
elif value[0] == "!=":
conditions.append(attr != value[1])
elif value[0] == ">":
conditions.append(attr > value[1])
elif value[0] == "<=":
conditions.append(attr <= value[1])
else:
raise CustomException("SQL查询语法错误")
else:
conditions.append(attr == value)
return conditions示例：
查询所有用户id为1或2或 4或6，并且email不为空，并且名称包括李：
users = UserDal(db).get_datas(limit=0, id=("in", [1,2,4,6]), email=("not None", ), name=("like", "李"))
# limit=0：表示返回所有结果数据
# 这里的 get_datas 默认返回的是 pydantic 模型数据
# 如果需要返回用户对象列表，使用如下语句：
users = UserDal(db).get_datas(
limit=0,
id=("in", [1,2,4,6]),
email=("not None", ),
name=("like", "李"),
v_return_objs=True
)查询所有用户id为1或2或 4或6，并且email不为空，并且名称包括李：
查询第一页，每页两条数据，并返回总数，同样可以通过 get_datas 实现原始查询方式：
v_where = [VadminUser.id.in_([1,2,4,6]), VadminUser.email.isnot(None), VadminUser.name.like(f"%李%")]
users, count = UserDal(db).get_datas(limit=2, v_where=v_where, v_return_count=True)
# 这里的 get_datas 默认返回的是 pydantic 模型数据
# 如果需要返回用户对象列表，使用如下语句：
users, count = UserDal(db).get_datas(
limit=2,
v_where=v_where,
v_return_count=True
v_return_objs=True
)以常见问题表为主表，查询出创建用户名称为kinit的用户，创建了哪些常见问题，并加载出用户信息：
v_options = [joinedload(VadminIssue.create_user)]
v_join = [["create_user"]]
v_where = [VadminUser.name == "kinit"]
datas = await crud.IssueCategoryDal(auth.db).get_datas(
limit=0,
v_options=options,
v_join=v_join,
v_where=v_where,
v_return_objs=True
)