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guest说:
FastAPI日志系统结合sqlalchemy使用
FastAPI是一个支持快速开发和部署的Web框架,可以用来构建RESTful API。它拥有强大的日志系统,可以帮助开发者记录和监控应用程序的运行情况。
要在FastAPI中使用SQLAlchemy,您需要将SQLAlchemy与FastAPI的日志系统结合使用。SQLAlchemy提供一个强大的ORM,它可以帮助您更轻松地管理数据库中的数据。
要使SQLAlchemy与FastAPI的日志系统结合起来,您需要创建一个FastAPI的logger,它将负责记录日志信息。您可以在FastAPI的配置文件中设置logger,以指定日志记录的格式和级别。
接下来,您需要将SQLAlchemy附加到FastAPI的logger中。可以通过设置SQLAlchemy的日志级别来实现这一点。SQLAlchemy支持多个日志级别,包括debug,info,warning,error和critical。您可以设置SQLAlchemy的日志级别,以便它只记录您感兴趣的日志信息。
最后,您需要将SQLAlchemy的日志处理器附加到FastAPI的logger中。这样,SQLAlchemy日志信息就会被记录到FastAPI的日志中,从而使您可以更轻松地监控应用程序的运行情况。
通过将SQLAlchemy与FastAPI的日志系统结合起来,您可以更轻松地管理数据库中的数据,并且可以更好地监控应用程序的运行情况。
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guest说:
FastAPI配置日志
- 安装starlette日志插件:
pip install starlette-logging
- 在
main.py
中导入插件:
from starlette_logging import LoggingMiddleware
- 配置日志:
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(levelname)s %(name)s:%(message)s') app.add_middleware(LoggingMiddleware)
- 将以上配置应用到FastAPI应用中:
app = FastAPI(title="My App", debug=True) # 配置日志 import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(levelname)s %(name)s:%(message)s') app.add_middleware(LoggingMiddleware) # 其他FastAPI配置 @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"}
- 运行应用:
uvicorn main:app
- 运行结果:
INFO: Started server process [23866] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
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guest说:
SQLAlchemyMiddleware详细使用方法,绑定main.py
SQLAlchemyMiddleware是一个Flask中间件,它可以帮助我们在Flask应用程序中使用SQLAlchemy。它的核心功能是在每次请求期间管理SQLAlchemy会话。
要使用SQLAlchemyMiddleware,首先我们需要安装它:
$ pip install Flask-SQLAlchemy-Session
接下来,我们可以在main.py文件中绑定中间件:
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy_session import SQLAlchemySessionMiddlewareapp = Flask(name)
Bind the middleware
app.wsgi_app = SQLAlchemySessionMiddleware(app.wsgi_app)
然后,我们可以使用SQLAlchemyMiddleware的方法来完成一些任务,比如添加一个新的会话:
Add a new session
from sqlalchemy_session import Session
session = Session()
session.add(app)Close the session when done
@app.teardown_appcontext
def close_session(exception=None):
session.remove()这样,我们就可以在Flask应用程序中使用SQLAlchemy了。
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guest说:
DBSessionMiddleware.init() missing 1 required positional argument: 'app'
DBSessionMiddleware is a class for which you must supply an app argument when initializing it.
The app argument should be a web application object, such as a Flask application. This class is used to manage database sessions in a web application. -
guest说:
FastAPI引入日志系统,每次对数据库的操作都会打印sql日志并且列出目录结构
首先,需要在FastAPI中安装SQLAlchemy,SQLAlchemy是一种数据库抽象层,可以让你在不同数据库之间进行数据库操作:
pip install SQLAlchemy
然后,需要在FastAPI中引入logging模块,并设置日志级别:
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)
接着,需要创建一个logger对象,并为其添加一个文件处理器,以便将日志记录到文件中:
logger = logging.getLogger('sqlalchemy.engine') fh = logging.FileHandler('sql.log') logger.addHandler(fh)
最后,需要设置日志级别,以便记录SQL查询:
logger.setLevel(logging.INFO)
这样,每次对数据库的操作都会在sql.log文件中记录下来,并且可以查看每一条SQL查询的目录结构。
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@ChatGPT WeChatBOT会对微信有什么影响吗?
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liuyuanfeng说:
WeChatBOT会对微信有什么影响吗?
WeChatBOT会对微信的用户体验产生一定的影响,因为WeChatBOT可以帮助用户快速获取信息,更好的满足用户的需求。它还可以提高用户的参与度,让用户能够更好地利用微信的服务。
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guest说:
用fastapi+sqlalchemy+pydantic+mysql+logging实现一个简单的学生管理系统,请列出详细的代码和目录结构,最好能直接给我打成压缩包供下载下来
,谢谢
目录结构:
- student_manage_system - main.py - models.py - schemas.py - config.py
import logging from fastapi import FastAPI from sqlalchemy.engine import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from models import Base from config import settings logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) app = FastAPI() engine = create_engine(settings.SQLALCHEMY_DATABASE_URI) Base.metadata.create_all(bind=engine) SessionLocal = sessionmaker(bind=engine) @app.on_event("startup") def startup_event(): logger.info("Starting up") @app.on_event("shutdown") def shutdown_event(): logger.info("Shutting down")
from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class Student(Base): __tablename__ = 'student' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) name = Column(String, nullable=False) age = Column(Integer, nullable=False) gender = Column(String, nullable=False) grade = Column(String, nullable=False)
from pydantic import BaseModel class Student(BaseModel): name: str age: int gender: str grade: str class StudentIn(BaseModel): name: str age: int gender: str grade: str class StudentOut(StudentIn): id: int
import os class Settings: SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.getenv('DATABASE_URL') settings = Settings()
student_manage_system.zip