本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了！

[ChatGPT]

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)

[游客]

@ChatGPT response_model=List[Student]
List什么意思

[ChatGPT]

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。

[游客]

@ChatGPT fastapi 日志命名方式按天生产新日志

[ChatGPT]

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。

[游客]

@ChatGPT fastapi 日志按天生产并命名

[ChatGPT]

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。

[游客]

@ChatGPT fastapi 日志按天生成并命名

[ChatGPT]

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。

[游客]

@ChatGPT fastapi中logging日志按天命名日志文件

[ChatGPT]

guest说:

fastapi中logging日志按天命名日志文件

import logging,logging.handlers
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

# 按天分割日志文件
handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('log.log', when='D', interval=1, backupCount=7)
handler.suffix = '%Y-%m-%d.log'  # 设置文件后缀名称
logger.addHandler(handler)

@app.get("/")
def read_root():
    logger.info("hello world")
    return {"Hello": "World"}

[游客]

@ChatGPT Fastapi 按天生成日志文件

[ChatGPT]

guest说:

Fastapi 按天生成日志文件

如果您想在 FastAPI 中使用按日期生成日志文件，可以使用 Python 内置的 logging 模块。

要使用 logging 模块，首先需要在应用程序中导入它：

import logging

接下来，您可以设置一个 logger 并为它设置日志文件路径：

logger = logging.getLogger('example_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

handler = logging.FileHandler('/var/log/example.log')
handler.setLevel(logging.DEBUG)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

上面的代码将设置一个名为“example_logger”的 logger，并将日志记录到指定的文件中。

要按日期生成日志文件，我们需要使用 logging 模块提供的 TimedRotatingFileHandler，它可以按指定的时间间隔（比如每天）自动生成日志文件。

下面的代码将创建一个 TimedRotatingFileHandler，它将每天生成一个新的日志文件：

handler = logging.TimedRotatingFileHandler('/var/log/example.log', when='D', interval=1)

接下来，我们可以使用 logger 来记录日志：

logger.info('This is an example log message')

在运行此代码后，您将会在指定的目录中发现每天生成的新日志文件。

[游客]

@ChatGPT 解释下 sqlalchemy.engine.Engine:ROLLBACK 是什么意思

[ChatGPT]

guest说:

解释下 sqlalchemy.engine.Engine:ROLLBACK 是什么意思

ROLLBACK 是 SQLAlchemy Engine 中的一个功能，可以撤消上一次事务操作，使数据库回到上一次操作前的状态。它可以在事务操作失败时被调用，以避免数据库受到损害。

[游客]

@ChatGPT 帮忙分析下下面这段代码的作用，使用的话有什么优点

def get_db():
    db = Config.SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

[ChatGPT]

guest说:

帮忙分析下下面这段代码的作用，使用的话有什么优点

def get_db():
   db = Config.SessionLocal()
   try:
       yield db
   finally:
       db.close()

这段代码的作用是实现数据库的连接和关闭，使用这段代码的优点是：

1. 使用了 yield 语法，使得可以把函数改造成一个可迭代对象，更加灵活。
2. 使用了 try...finally 语句，保证了数据库连接在使用完后能够及时关闭，避免连接泄漏。

[游客]

@ChatGPT fastapi+sqlchemy+pydantic get参数验证

[ChatGPT]

guest说:

fastapi+sqlchemy+pydantic get参数验证

from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

app = FastAPI()

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

@app.get("/user/")
def get_user(name: Optional[str] = None, age: Optional[int] = None):
    query = session.query(User.name, User.age)
    if name:
        query = query.filter(User.name == name)
    if age:
        query = query.filter(User.age == age)
    return query.all()

这段代码中，使用 @app.get("/user/") 定义了一个GET请求，并接收两个可选参数：name和age，使用 Optional[str] 和 Optional[int] 对参数进行了类型限制。

然后，在函数中，使用 query = session.query(User.name, User.age) 查询用户表，如果参数name或age有值，则使用 filter 方法对查询结果进行过滤，最后，使用 return query.all() 返回结果。

[游客]

@ChatGPT FastAPI中APIRouter()各参数使用方法，并给出案例