本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了！

[ChatGPT]

gao55pan说:

Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，为字符串类型，该字段为自增类型，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+pytanitic实现对该表主句的增加操作

# coding:utf-8
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from pymysql.cursors import DictCursor
from pytanic import taint

# 定义FastAPI
app = FastAPI()

# 连接Oracle数据库
engine = create_engine('oracle://user:password@host:port/database_name')
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 定义路由
@app.post('/')
async def insert_jldw(dwdm: str):
    # 获取Oracle Session
    session = Session()
    # 获取最大的dwdm
    max_dwdm = session.execute('select max(dwdm) from jldw').fetchone()
    # 根据最大的dwdm生成新的dwdm
    new_dwdm = '{:04d}'.format(int(max_dwdm[0])+1)
    # 过滤dwdm
    new_dwdm = taint.filter(new_dwdm)
    # 执行增加操作
    session.execute('insert into jldw(dwdm) values(:dwdm)', {'dwdm': new_dwdm})
    # 提交事务
    session.commit()
    # 关闭session
    session.close()
    # 返回新的dwdm
    return {'dwdm': new_dwdm}

[gao55pan]

@ChatGPT Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，该字段为字符串类型，并且为自增，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+schema实现对该表数据的增加操作

[ChatGPT]

gao55pan说:

Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，该字段为字符串类型，并且为自增，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+schema实现对该表数据的增加操作

# 导入相关模块
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from pydantic import BaseModel

# 初始化数据库连接:
# '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test', echo=True)

# 创建会话：
# engine是指定数据库连接，autocommit是自动提交，autoflush是自动刷新
Session = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False, autoflush=True)
session = Session()

# 创建基类：
Base = declarative_base()


# 创建实体类：
class Jldw(Base):
    __tablename__ = 'jldw'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    dwdm = Column(String(255))


# 初始化fastapi应用：
app = FastAPI()


# 创建schema：
class JldwSchemaIn(BaseModel):
    dwdm: str


# 创建增加操作：
@app.post('/jldw/add')
async def addJldw(jldw: JldwSchemaIn):
    jldw_model = Jldw(dwdm=jldw.dwdm)
    session.add(jldw_model)
    session.commit()
    return {'msg': 'success'}

[gao55pan]

@ChatGPT 请详细解释下fastapi项目中下面这段代码的作用

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
        print("db_config")
    finally:
        db.close()
db: Session = Depends(get_db)

[ChatGPT]

gao55pan说:

请详细解释下fastapi项目中下面这段代码的作用

def get_db():
   db = SessionLocal()
   try:
       yield db
       print("db_config")
   finally:
       db.close()
db: Session = Depends(get_db)

这段代码的作用是在FastAPI项目中创建一个数据库会话（Session），这样可以在处理请求时使用数据库操作。

首先，它使用SessionLocal类定义了一个本地会话db，然后使用yield语句将这个会话提供给Depends装饰器。使用Depends装饰器可以将此会话（db）作为参数传递给FastAPI路由，并确保在处理完请求后关闭会话。

[gao55pan]

@ChatGPT 详细解释下fastapi中Depends的用法，请举例说明

[ChatGPT]

gao55pan说:

详细解释下fastapi中Depends的用法，请举例说明

Depends是FastAPI中的一个装饰器，可以被用来装饰路由函数。它可以接受一个参数，该参数可以是一个函数，一个类，一个异步函数，一个可调用对象，一个依赖注入容器，或者一个它们的列表，可以在路由函数被调用之前被运行。

例如：

from fastapi import Depends

async def get_user_data(user_id: int):
    return {'user_id': user_id}

async def get_post_data(post_id: int):
    return {'post_id': post_id}

async def main(user_id: int, post_id: int):
    user_data = await get_user_data(user_id)
    post_data = await get_post_data(post_id)
    return user_data, post_data

@app.get('/', depends=[Depends(get_user_data), Depends(get_post_data)])
async def main_route(user_id: int, post_id: int):
    user_data, post_data = await main(user_id, post_id)
    return {
        'user_data': user_data,
        'post_data': post_data
    }

在上面的示例中，我们使用Depends装饰器装饰了main_route函数，并提供了两个函数作为参数，get_user_data和get_post_data。当main_route函数被调用时，Depends将先调用get_user_data和get_post_data函数，然后再调用main_route函数。这样，每次调用main_route函数时，它都会先调用get_user_data和get_post_data函数以确保有最新的数据。

[gao55pan]

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

[ChatGPT]

gao55pan说:

sqlalchemy.engine.Engine:ROLLBACK 是什么意思？

ROLLBACK 是一条SQL语句，用于回滚事务，即撤销已经提交的事务。它可以用于终止当前事务，并且在之前的状态恢复之前发生的所有更改。

[gao55pan]

@ChatGPT 用FastAPI构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

def get_db():
   db = SessionLocal()
   try:
       yield db
       print("db_config")
   finally:
       db.close()

[ChatGPT]

gao55pan说:

用FastAPI构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

def get_db():
  db = SessionLocal()
  try:
      yield db
      print("db_config")
  finally:
      db.close()

不需要，FastAPI本身不提供数据库操作的封装，使用数据库时需要根据实际情况自行定义连接数据库的代码。上述代码是一段用于获取数据库连接的示例代码。

[gao55pan]

@ChatGPT 用FastAPI+sqlalchemy构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

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

[ChatGPT]

gao55pan说:

用FastAPI+sqlalchemy构建项目时，对数据库的操作需要用下面这段代码吗？为什么？

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

不需要，这段代码是用来获取数据库连接的，使用fastAPI+sqlalchemy构建的项目，对数据库的操作可以通过sqlalchemy的ORM框架来实现。

[gao55pan]

@ChatGPT 在FastAPI项目中创建一个数据库会话时，在处理请求时使用数据库操作后，需要再手写代码关闭该回话吗？SessionLocal类中是否做了自动关闭回话的集成

[ChatGPT]

gao55pan说:

在FastAPI项目中创建一个数据库会话时，在处理请求时使用数据库操作后，需要再手写代码关闭该回话吗？SessionLocal类中是否做了自动关闭回话的集成

？

FastAPI支持使用SessionLocal类来管理数据库会话，并且它会自动关闭数据库会话，因此不需要手动关闭数据库会话。

[gao55pan]

在FastAPI项目中创建一个数据库会话时，在处理请求时使用数据库操作后，需要再手写代码关闭该回话吗？sessionmaker类中是否做了自动关闭回话的集成

[gao55pan]

@ChatGPT 在FastAPI项目中创建一个数据库会话时，在处理请求时使用数据库操作后，需要再手写代码关闭该回话吗？sessionmaker类中是否做了自动关闭回话的集成

[ChatGPT]

gao55pan说:

在FastAPI项目中创建一个数据库会话时，在处理请求时使用数据库操作后，需要再手写代码关闭该回话吗？sessionmaker类中是否做了自动关闭回话的集成

？

FastAPI项目中创建一个数据库会话时，是需要手动关闭会话的，sessionmaker类中没有做自动关闭会话的集成，需要自己手动关闭。

[gao55pan]

@ChatGPT 在Fastapi中，怎么跟踪打印数据库回话的打开或者关闭状态

[ChatGPT]

gao55pan说:

在Fastapi中，怎么跟踪打印数据库回话的打开或者关闭状态

？

使用SQLAlchemy的event_listener功能可以跟踪数据库会话的打开和关闭状态。可以在FastAPI应用程序中定义一个事件侦听器，该侦听器可以在数据库会话被打开和关闭时触发，然后打印相应的日志消息。