11.6 服务层与仓库模式

FastAPI入门教程：轻松学习Python Web开发与服务层仓库模式

FastAPI 教程

本教程面向Python初学者，无Web开发经验，详细讲解FastAPI基础，通过动手实践和生活化类比，快速上手并理解服务层与仓库模式，建立Web开发信心。

FastAPI入门教程：从零开始学习Web开发

欢迎来到FastAPI入门教程！如果你是Python初学者，想尝试Web开发但不知从何下手，这里就是你的起点。本教程将一步步带你构建你的第一个API，并用简单的生活类比解释复杂概念，让你在动手实践中建立信心。

1. 什么是FastAPI？

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Python Web框架，专门用于构建API。它基于Python 3.6+的类型提示，自动生成文档，非常易于学习和使用。想象一下，FastAPI就像你的私人厨师，你告诉它想吃什么（你的请求），它就能快速准备出美味佳肴（响应）。

成功时刻：在几分钟内，你就能运行你的第一个API，看到结果！

2. 环境设置

首先，确保你有Python 3.6或更高版本。然后，安装FastAPI和Uvicorn（一个ASGI服务器，用来运行FastAPI应用）。

打开终端或命令提示符，运行以下命令：

pip install fastapi uvicorn

这就像组装你的工具箱，准备好建造东西！

3. 创建你的第一个API

让我们从一个简单的Hello World开始。创建一个新文件，命名为 main.py，并输入以下代码：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()  # 创建一个FastAPI应用实例，就像给餐厅起个名字

@app.get("/")  # 定义一个GET请求路径，像在菜单上写一个菜名
async def read_root():
    return {"message": "Hello, World!"}  # 返回一个JSON响应，像厨师端出一盘菜

保存文件，然后在终端运行：

uvicorn main:app --reload

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000。看到 {"message": "Hello, World!"} 了吗？恭喜你！你刚刚创建了你的第一个Web API。这就是你的第一个“成功时刻”！

4. 添加路径参数和查询参数

让API更互动一点。路径参数就像指定菜品的具体选项，查询参数像额外要求。

更新 main.py：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")  # 使用路径参数 {item_id}
async def read_item(item_id: int, q: str = None):  # item_id是路径参数，q是可选查询参数
    return {"item_id": item_id, "query": q}

访问 http://127.0.0.1:8000/items/5?q=test，你会看到返回JSON。试试不同值，体验参数如何工作！

5. 使用Pydantic模型处理数据

Pydantic模型帮助验证和结构化数据。想象一下，你要点餐，需要一个菜单表来确保你点的是正确的东西。

在 main.py 中添加：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):  # 定义一个数据模型，像菜单上的菜品描述
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = False

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):  # FastAPI会自动验证输入数据
    return item

使用工具如Postman或curl发送POST请求到 http://127.0.0.1:8000/items/，body为JSON如 {"name": "Book", "price": 10.5, "is_offer": true}。看到数据被正确处理了吗？

6. 引入数据库和仓库模式

现在，让我们把数据存储起来。我们将使用SQLite数据库，并解释仓库模式。

首先，安装SQLAlchemy和数据库驱动：

pip install sqlalchemy databases[aiosqlite]

仓库模式：想象你有一个图书馆。仓库模式就像图书管理员，负责借书和还书（数据存取），而其他部分（如服务层）不需要知道书架怎么放书。这帮助分离关注点，使代码更清晰。

创建一个新文件 database.py：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"  # SQLite数据库文件

engine = create_engine(DATABASE_URL, connect_args={"check_same_thread": False})
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()

class ItemDB(Base):  # 定义数据库表，像图书馆的图书目录
    __tablename__ = "items"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String, index=True)
    price = Column(Integer)

Base.metadata.create_all(bind=engine)  # 创建表

7. 服务层：业务逻辑处理

服务层：现在，想象你是餐厅的经理。服务层就像服务员，负责处理顾客点餐（业务逻辑），然后告诉厨师（仓库模式）准备食物。它不直接操作厨房，只协调任务。

在 main.py 中，添加服务层和仓库模式的示例。首先，创建仓库函数来操作数据。

更新 main.py：

from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from database import SessionLocal, ItemDB
from pydantic import BaseModel
from typing import List

app = FastAPI()

# 依赖项，获取数据库会话
async def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

# Pydantic模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

class ItemResponse(BaseModel):
    id: int
    name: str
    price: float

# 仓库模式函数
async def create_item_in_db(item: Item, db: Session):
    db_item = ItemDB(name=item.name, price=item.price)  # 创建数据库对象
    db.add(db_item)
    db.commit()
    db.refresh(db_item)
    return db_item

async def get_items_from_db(db: Session):
    return db.query(ItemDB).all()

# 服务层函数
async def item_service_create(item: Item, db: Session):
    # 这里可以添加业务逻辑，如验证价格不能为负
    if item.price < 0:
        raise ValueError("Price cannot be negative")
    return await create_item_in_db(item, db)  # 调用仓库函数

async def item_service_get_all(db: Session):
    return await get_items_from_db(db)

# API端点，使用服务层
@app.post("/items/", response_model=ItemResponse)
async def create_item(item: Item, db: Session = Depends(get_db)):
    db_item = await item_service_create(item, db)  # 通过服务层处理
    return db_item

@app.get("/items/", response_model=List[ItemResponse])
async def read_items(db: Session = Depends(get_db)):
    items = await item_service_get_all(db)
    return items

运行应用并测试端点。现在，你有了一个完整的CRUD API，使用了服务层和仓库模式！访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看自动生成的交互式文档，这是一个巨大的“成功时刻”——你可以直接在浏览器中测试API。

8. 总结和下一步

你已经学会了FastAPI的基础：

安装和运行第一个API。
使用路径参数、查询参数和Pydantic模型。
集成数据库，并引入仓库模式来管理数据存取。
使用服务层处理业务逻辑，使代码模块化。

生活化类比回顾：

FastAPI：像你的私人厨师，快速响应请求。
仓库模式：像图书馆管理员，专注数据存储。
服务层：像餐厅服务员，协调业务逻辑。

继续探索FastAPI的更多功能，如认证、中间件和异步支持。动手实践是关键——尝试构建你自己的小项目，比如待办事项列表API。

希望这个教程帮助你建立了Web开发的信心！记住，每次运行代码看到结果，都是一个胜利。加油！

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