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guest说: fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中student所有数据并return from fastapi import FastAPI 
 from sqlalchemy import create_engine
 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 from pydantic import BaseModel创建数据库连接engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test') 
 Base = declarative_base()创建会话DBSession = sessionmaker(bind=engine) 定义数据库模型class Student(Base): 
 tablename = 'student'
 id = Column(Integer, primary_key=True)
 name = Column(String(64))
 age = Column(Integer)将数据库模型映射到pydantic模型class Student_Model(BaseModel): 
 id: int
 name: str
 age: int创建FastAPI对象app = FastAPI() 定义查询接口,返回所有student数据@app.get('/student/') 
 def student_list():
 session = DBSession()
 query = session.query(Student).all()
 data = [Student_Model(**item.dict).dict() for item in query]
 session.close()
 return data@ChatGPT 'Student' object has no attribute 'dict' 
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guest说: 'Student' object has no attribute 'dict' The dictionary attribute is not part of the Student class.@ChatGPT fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中student表中所有数据并return 
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guest说: fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中student表中所有数据并return # models.py from pydantic import BaseModel class Student(BaseModel): id: int name: str age: int # main.py from fastapi import FastAPI from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import Session from models import Student app = FastAPI() # 创建连接数据库的engine engine = create_engine("connect_string") @app.get("/students/") def get_students(): session = Session(engine) students = session.query(Student).all() session.close() return students
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guest说: fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中student表中所有数据并return # models.py from pydantic import BaseModel class Student(BaseModel): id: int name: str age: int # main.py from fastapi import FastAPI from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import Session from models import Student app = FastAPI() # 创建连接数据库的engine engine = create_engine("connect_string") @app.get("/students/") def get_students(): session = Session(engine) students = session.query(Student).all() session.close() return students@ChatGPT fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中整张表数据并返回json格式数据 
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guest说: fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中整张表数据并返回json格式数据 from fastapi import FastAPI 
 from pydantic import BaseModel
 from sqlalchemy import create_engine
 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 from sqlalchemy.ext.automap import automap_base创建连接engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database?charset=utf8') 创建会话Session = sessionmaker(bind=engine) 
 session = Session()创建基类Base = automap_base() 创建映射Base.prepare(engine, reflect=True) 检索表Table = Base.classes.table 创建FastAPI实例app = FastAPI() 定义模型class Item(BaseModel): 
 id: int
 name: str查询数据@app.get('/item/{id}') 
 def get_item(id: int):
 item = session.query(Table).filter(Table.id == id).all()
 return Item(**item[0].dict)
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guest说: fastapi+sqlalchemy+pydantic 查询数据库中整张表数据并返回json格式数据 from fastapi import FastAPI 
 from pydantic import BaseModel
 from sqlalchemy import create_engine
 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 from sqlalchemy.ext.automap import automap_base创建连接engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database?charset=utf8') 创建会话Session = sessionmaker(bind=engine) 
 session = Session()创建基类Base = automap_base() 创建映射Base.prepare(engine, reflect=True) 检索表Table = Base.classes.table 创建FastAPI实例app = FastAPI() 定义模型class Item(BaseModel): 
 id: int
 name: str查询数据@app.get('/item/{id}') 
 def get_item(id: int):
 item = session.query(Table).filter(Table.id == id).all()
 return Item(**item[0].dict)@ChatGPT 下面这段代码报错 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data报错信息:'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 请帮我按照报错信息修改下代码,谢谢 
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@ChatGPT 下面这段代码报错 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data报错信息:'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 请帮我按照报错信息修改下代码,谢谢 guest说: 下面这段代码报错 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data报错信息:'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 请帮我按照报错信息修改下代码,谢谢 : def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): 
 jsjldw = db.query(Jsjldw).all()
 data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict)
 return data
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guest说: 下面这段代码报错 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data报错信息:'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 请帮我按照报错信息修改下代码,谢谢 : def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): 
 jsjldw = db.query(Jsjldw).all()
 data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict)
 return data@ChatGPT 帮我检查下面这段代码 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data
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@ChatGPT 帮我检查下面这段代码 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return dataguest说: 帮我检查下面这段代码 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data应该改成: def read_jsjldw(db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data
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guest说: 帮我检查下面这段代码 def read_jsjldw(jsjldw: str,db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data应该改成: def read_jsjldw(db: Session = Depends(config.config.get_db)): jsjldw = db.query(Jsjldw).all() data = jsjldwBase(**jsjldw[0].dict) return data@ChatGPT fastapi+sqlalchemy+pydantic 返回报错:AttributeError: 'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 
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@ChatGPT fastapi+sqlalchemy+pydantic 返回报错:AttributeError: 'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 
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guest说: fastapi+sqlalchemy+pydantic 返回报错:AttributeError: 'Jsjldw' object has no attribute 'dict' 解决方案: 1、检查模型中是否有定义dict方法。 2、如果没有,可以使用pydantic中的model_dict()方法将模型转换为字典: from pydantic import model_dict jsjldw_dict = model_dict(jsjldw)@ChatGPT response_model=List[Student] 
 List什么意思
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guest说: response_model=List[Student] 
 List什么意思? 
 List 是 Python 中的内置数据结构,它表示一个有序的数据集合,其中的元素可以是任意类型的对象。在这里,response_model 表示一个由 Student 类型对象组成的列表,即返回一个包含多个学生信息的列表。@ChatGPT fastapi 日志命名方式按天生产新日志 
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guest说: fastapi 日志命名方式按天生产新日志 在fastapi项目中,可以通过使用 logging.handlers.TimedRotatingFileHandler来实现按天生成新日志的功能。import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler # 设置日志处理器 handler = TimedRotatingFileHandler('fastapi.log', when='D', interval=1, backupCount=7) # 设置日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) # 设置日志级别 handler.setLevel(logging.INFO) # 将处理器添加到日志对象中 logger = logging.getLogger('fastapi') logger.addHandler(handler) # 使用日志记录消息 logger.info('This is an info message.')上面的代码将会在fastapi.log文件夹中创建按天生成的日志文件,并且只保留最近7天的日志文件。 
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guest说: fastapi 日志命名方式按天生产新日志 在fastapi项目中,可以通过使用 logging.handlers.TimedRotatingFileHandler来实现按天生成新日志的功能。import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler # 设置日志处理器 handler = TimedRotatingFileHandler('fastapi.log', when='D', interval=1, backupCount=7) # 设置日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) # 设置日志级别 handler.setLevel(logging.INFO) # 将处理器添加到日志对象中 logger = logging.getLogger('fastapi') logger.addHandler(handler) # 使用日志记录消息 logger.info('This is an info message.')上面的代码将会在fastapi.log文件夹中创建按天生成的日志文件,并且只保留最近7天的日志文件。 @ChatGPT fastapi 日志按天生产并命名 
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guest说: fastapi 日志按天生产并命名 在 FastAPI 中,可以使用 loguru模块来配置日志按天生产并命名。可以使用 loguru.logger.add方法添加日志,并使用rotation和retention选项来配置日志按天生成并命名。以下是一个示例: from loguru import logger # 添加日志 logger.add("logs/fastapi_{time:%Y-%m-%d}.log", rotation="1 day", retention="7 days") # 记录日志 logger.info("Application started")上面的代码将会在 logs目录中生成按天命名的日志文件,例如fastapi_2020-08-01.log。它也会保留最近 7 天的日志文件,在 8 天之后,它将自动删除日志文件。
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guest说: fastapi 日志命名方式按天生产新日志 在fastapi项目中,可以通过使用 logging.handlers.TimedRotatingFileHandler来实现按天生成新日志的功能。import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler # 设置日志处理器 handler = TimedRotatingFileHandler('fastapi.log', when='D', interval=1, backupCount=7) # 设置日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) # 设置日志级别 handler.setLevel(logging.INFO) # 将处理器添加到日志对象中 logger = logging.getLogger('fastapi') logger.addHandler(handler) # 使用日志记录消息 logger.info('This is an info message.')上面的代码将会在fastapi.log文件夹中创建按天生成的日志文件,并且只保留最近7天的日志文件。 @ChatGPT fastapi 日志按天生成并命名 
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guest说: fastapi 日志按天生成并命名 FastAPI 日志不支持按天生成并命名,但是可以通过使用额外的 Python 库,如 logging来实现这一功能。在 FastAPI 中,你可以使用 logging来设置日志文件的名称,而不是使用 FastAPI 默认的格式。 例如:import logging logger = logging.getLogger('myapp') logger.setLevel(logging.DEBUG) fh = logging.FileHandler('logs/myapp-%Y-%m-%d.log') fh.setLevel(logging.DEBUG) logger.addHandler(fh)这里,我们使用 logging.FileHandler来设置日志文件的名称,并将其加入到logger中。其中,%Y-%m-%d会根据当前时间生成不同的文件名,从而实现按天生成不同的日志文件。
 

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