python 代码 importloggingfromdatetimeimportdatetimefromtypingimportList,OptionalimportuvicornfromfastapiimportFastAPI, HTTPException, QueryfrompydanticimportBaseModelfrompydanticimportcreate_modelfromsqlalchemyi
首先安装 SQLAlchemy: pip install SQLAlchemy 1. 接下来,让我们演示如何使用 SQLAlchemy 在 Flask 中进行数据库操作: from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/db_name' db = SQLAlchemy(app) class ...
只需要调用init_app即可,前提app要配置好数据库连接属性: image 三No module named 'MySQLdb' flask 安装pymysql : pip install pymysql 然后修改app配置链接即可,加上pymysql: app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3307/test?charset=utf8" 四flask 'User' obje...
你可以把 FastAPI 看作是把Starlette、Pydantic、OpenAPI和JSON Schema粘合在一起的胶水。 本质上说,FastAPI 使用 Pydantic 进行数据验证,并使用 Starlette 作为工具,使其与 Flask 相比快得惊人,具有与 Node 或 Go 中的高速 Web APIs 相同的性能。 Starlette +Uvicorn提供异步请求能力,这是 Flask 所缺乏的。 有了P...
FastAPI 使用 Pydantic 库为异步编程和数据验证和序列化提供支持。虽然 FastAPI 可用于数据科学应用程序,但它并非专门为此用例设计。 Flask 对数据科学应用程序的支持来自第三方扩展,例如用于数据库访问的 SQLAlchemy 和用于构建 RESTful API 的 Flask-RESTful。Flask 不是专门为数据科学用例设计的。
前言 在后台管理数据的时候,经常会有多个条件查询,查询参数可以是一个也可以是多个,如果没有查询参数就返回全部数据。 filter()和filter_by() 的使用 SQLAlchemy 使用query查询的时,可以使用filter()和filter_by() 过滤条件。 filter_by() 参
另外由于集成了Pydantic,所以非常容易在项目中添加ORM(如SQLAlchemy),从请求中获得的对象可以直接传递到数据库,因为已经做过数据验证。反之亦然,可以将从数据库获取的对象直接返回。相对的,Flask这方面的缺失的。 完蛋,Pydantic 对 Flask 发起了单方面安装制裁。当你在 Flask 项目里试图引入 Pydantic 的时候,就会出现...
设置了 orm_mode,Pydantic 模型与 ORM 就兼容了,只需在路径操作的 response_model 参数中声明它即可 orm_mode 的技术细节 SQLAlchemy 默认情况下 lazy loading 懒加载,即需要获取数据时,才会主动从数据库中获取对应的数据比如获取属性 ,SQLAlchemy 会从items 表中获取该用户的 item 数据,但在这之前不会主动获取...
而FastAPI则以其对异步支持的友好性、卓越的性能、内置的Pydantic数据校验功能，以及自动生成的API文档等特点，吸引了众多开发者的目光。从技术层面来看，FastAPI无疑展现出强大的实力，特别是在高并发环境下，其异步I/O能力显著提升了吞吐量。但这并不意味着Flask已走向衰败。首先，我们来看数据。尽管FastAPI在GitHub上...
你可以把 FastAPI 看作是把 Starlette、Pydantic、OpenAPI 和 JSON Schema 粘合在一起的胶水。 本质上说,FastAPI 使用 Pydantic 进行数据验证,并使用 Starlette 作为工具,使其与 Flask 相比快得惊人,具有与 Node 或 Go 中的高速 Web APIs 相同的性能。