fastapi需要数据库吗

ChatGPT: 您好！关于您的问题，FastAPI并不需要数据库，但是它可以与多种数据库进行集成，例如SQLAlchemy、MongoDB等。这些数据库可以帮助您存储和管理数据，使得您的应用程序更加强大和灵活。

相关问题

fastapi 新增数据库接口

### 如何在 FastAPI 中新增数据库接口的最佳实践

#### 1. 安装依赖库
为了使 FastAPI 应用程序能够连接并操作数据库，通常需要安装相应的 ORM 或者驱动工具。SQLAlchemy 是一种常用的 Python SQL 工具包和对象关系映射器 (ORM)，可以很好地与 FastAPI 集成。

pip install fastapi sqlalchemy databases uvicorn

#### 2. 创建项目结构
合理的文件夹布局有助于维护项目的清晰度：

project/
│
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py           # 主应用入口
│   ├── models.py        # 数据库模型定义
│   ├── schemas.py       # Pydantic 模型验证
│   └── crud.py          # CRUD 操作逻辑封装
└── alembic/             # 数据库迁移配置（可选）
    └── ...

#### 3. 初始化 SQLAlchemy 和 Databases 实例
`main.py` 文件中初始化必要的组件来管理数据库会话以及异步查询支持。

from typing import AsyncGenerator, Generator
import databases
import sqlalchemy
from fastapi import Depends, FastAPI
from pydantic import BaseModel

DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"

database = databases.Database(DATABASE_URL)

metadata = sqlalchemy.MetaData()

engine = sqlalchemy.create_engine(
    DATABASE_URL,
    connect_args={"check_same_thread": False}
)


def get_db() -> Generator:
    try:
        yield database
    finally:
        pass


app = FastAPI()


@app.on_event("startup")
async def startup():
    await database.connect()
    

@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
    await database.disconnect()

#### 4. 定义数据表模式
通过 `models.py` 来描述实体类及其字段属性，并将其映射到实际的关系型表格上。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Table, ForeignKey
from .main import metadata

users_table = Table(
    'users', metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String(50)),
    Column('email', String(100))
)

#### 5. 构建 API 请求体校验规则
`schemas.py` 使用 Pydantic 提供的数据解析功能确保传入参数的有效性和一致性。

from pydantic import BaseModel, EmailStr

class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    email: EmailStr
    
class UserRead(UserCreate):
    id: int

    class Config:
        orm_mode = True

#### 6. 封装基本增删改查函数
`crud.py` 负责处理具体的业务流程，比如插入新纪录、检索现有条目等。

from sqlalchemy.sql import select
from sqlalchemy.engine.base import Connection
from .schemas import UserCreate
from .models import users_table

async def create_user(conn: Connection, user: UserCreate) -> dict:
    query = users_table.insert().values(**user.dict())
    result = await conn.execute(query)
    return {**user.dict(), "id": result.lastrowid}

async def read_users(conn: Connection) -> list[dict]:
    query = select([users_table])
    results = await conn.fetch_all(query=query)
    return [{column: value for column, value in row.items()} for row in results]

#### 7. 设计 RESTful 接口路由
最后，在 `main.py` 添加路径处理器完成对外服务暴露。

from fastapi import HTTPException
from starlette.status import HTTP_404_NOT_FOUND
from .crud import create_user, read_users
from .schemas import UserCreate, UserRead

@app.post("/users/", response_model=UserRead)
async def post_create_user(user: UserCreate, db=Depends(get_db)):
    new_user = await create_user(db, user=user)
    return new_user


@app.get("/users/")
async def get_read_users(db=Depends(get_db)):
    all_users = await read_users(db)
    if not all_users:
        raise HTTPException(status_code=HTTP_404_NOT_FOUND, detail="No Users Found.")
    return {"data": all_users}

上述过程展示了如何构建一个简单的 FastAPI Web Service 并集成 SQLite 数据库存储能力[^1]。当然，具体实现细节可能因所选用的不同类型的数据库而有所差异；此外，考虑到生产环境下的性能优化需求，还可以引入诸如缓存机制、分页加载等功能特性进一步增强系统的健壮性。

如何使用fastapi创建数据库

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API 和基于 Python 3.6+ 的异步 Web 应用。接下来，我将简要介绍如何使用 FastAPI 创建并操作数据库：

1. **选择数据库**：FastAPI 支持多种关系型数据库，包括但不限于 SQLite、PostgreSQL、MySQL、Oracle 以及 Microsoft SQL Server。根据你的项目需求选择合适的数据库。
2. **安装必要包**：确保你已经安装了 FastAPI 和 SQLAlchemy（一个流行的 ORM 框架），以及其他必需的包，如 `uvicorn`。
3. **创建数据模型**：使用 SQLAlchemy，你可以通过定义类来创建数据模型。这些类将映射到数据库中的表，类的属性对应表中的字段。
4. **配置数据库**：在 FastAPI 应用中创建一个配置文件，设置数据库的 URL 和其他相关配置。
5. **集成数据库到应用**：通过 `database.py` 文件初始化你的数据库，并在应用中使用依赖注入来管理数据库会话。
6. **实现CRUD操作**：在 FastAPI 应用中，你可以使用路由装饰器和依赖注入来轻松实现对数据库的基本 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
7. **运行和测试**：启动你的 FastAPI 应用，使用 Postman 或其他 API 测试工具来测试你的数据库端点。