fastapi的declarative_base()有什么用

`declarative_base()`是SQLAlchemy中提供的一个函数，它可以创建一个基类，通过继承这个基类来定义数据表模型。使用`declarative_base()`可以让我们更加方便地定义数据表模型，而不需要关注底层的SQL语句。

具体来说，使用`declarative_base()`可以帮助我们实现以下几个功能：

1. 自动创建对应的数据表：我们定义了数据表模型之后，可以调用`create_all()`方法来创建对应的数据表。

2. 自动映射数据表和类属性：我们只需要定义类属性，SQLAlchemy可以自动将这些属性映射到对应的数据表字段。

3. 提供了更加易读易懂的代码：使用`declarative_base()`可以让我们更加方便地定义类，使代码更加清晰易读。

总之，使用`declarative_base()`可以让我们更加方便、快捷地创建数据表模型，并且让代码更加易读易懂。

相关问题

fastapi里面的sqlalchemy 的or_使用

在FastAPI中使用SQLAlchemy的or_函数可以用于构建复杂的查询条件，它允许我们在查询中使用多个条件之间的逻辑或关系。

首先，我们需要导入SQLAlchemy的or_函数：

from sqlalchemy import or_

然后，我们可以在查询中使用or_函数来构建多个条件之间的逻辑或关系。下面是一个示例：

from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

app = FastAPI()

# 创建数据库连接
engine = create_engine("sqlite:///test.db")
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()

# 定义模型类
class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String, index=True)
    age = Column(Integer)

# 创建数据库表
Base.metadata.create_all(bind=engine)

@app.get("/users")
def get_users(name: str = None, age: int = None):
    db = SessionLocal()
    query = db.query(User)
    
    if name:
        query = query.filter(User.name == name)
    
    if age:
        query = query.filter(User.age == age)
    
    # 使用or_函数构建多个条件之间的逻辑或关系
    if name and age:
        query = query.filter(or_(User.name == name, User.age == age))
    
    users = query.all()
    return users

在上面的示例中，我们定义了一个GET请求的路由`/users`，可以通过查询参数`name`和`age`来过滤用户列表。如果同时提供了`name`和`age`，则使用or_函数构建多个条件之间的逻辑或关系。

相关问题:
1. FastAPI是什么？
2. 什么是SQLAlchemy？
3. SQLAlchemy中的or_函数有什么作用？
4. 还有其他类似的逻辑运算函数吗？

fastapi alembic

### FastAPI 使用 Alembic 实现 数据库迁移教程

#### 配置数据库连接
为了使Alembic能够管理FastAPI项目的数据库迁移，首先需要正确配置数据库连接字符串。这通常是在环境变量文件`.env`中完成的。

DATABASE_URL=mysql+pymysql://root:pwd@127.0.0.1/db_name

该设置指定了MySQL作为目标数据库，并提供了必要的认证信息[^1]。

#### 创建表模型
定义好数据库URL之后，在应用程序内创建相应的SQLAlchemy模型类来表示各个表格。这些模型应该继承自Base基类，以便于后续操作。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    email = Column(String(100), unique=True)

上述代码片段展示了如何声明一个简单的用户表模型[^4]。

#### 安装并初始化Alembic
接下来安装Alembic工具并通过命令行执行初始化过程：

pip install alembic
alembic init migrations

这条指令会在项目根目录下生成一个新的`migrations/`文件夹，其中包含了所有必需的脚本和配置文件[^2]。

#### 编辑 `env.py`
编辑位于`migrations/env.py`中的导入语句以指向正确的元数据对象:

from db.base import Base  # 假设db/base.py是存储Base的地方

target_metadata = Base.metadata

这段更改使得Alembic可以识别到由SQLAlchemy定义的数据模式。

#### 进行自动检测变更并生成修订版本
一旦完成了以上准备工作，则可以通过运行下面两条命令来进行首次迁移：

alembic revision --autogenerate -m "init"
alembic upgrade head

第一条命令会根据现有的模型状态自动生成新的迁移脚本；第二条则负责将最新的改动同步至实际使用的数据库实例上。

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