Привет, меня зовут Александр, и я хочу поделиться с вами своим опытом использования Fastapi и БД Postgres для создания таблицы ″Задачи″. В этой статье я расскажу о том, как я использовал асинхронность, разделение пространства имен и подключение к БД Postgres. Также я покажу вам пример кода для всех шагов, включая создание записи в БД с новой задачей.
Для начала, давайте поговорим о Fastapi. Fastapi ⸺ это современный фреймворк для создания веб-приложений на Python. Одной из его главных особенностей является возможность использования асинхронности. Асинхронное выполнение позволяет обрабатывать несколько запросов одновременно, делая ваше веб-приложение более отзывчивым и эффективным.
Теперь перейдем к БД Postgres. Postgres — это мощная реляционная база данных, которая часто используется в веб-приложениях. Она обладает большими возможностями, включая поддержку транзакций, индексов, схем и многое другое.Таблица ″Задачи″ — это основная часть нашего приложения. В ней мы будем хранить информацию о задачах, включая их наименование, ссылку на родительскую задачу, если есть зависимость, исполнителя, срок и статус (который будет представлен в виде выпадающего списка).Перед тем, как начать писать код, мы должны установить все необходимые пакеты. Установите следующие зависимости⁚
pip install fastapi
pip install uvicorn
pip install databases[postgresql]
Теперь давайте создадим файл `main.py` и подключим необходимые модули⁚
python
from fastapi import FastAPI
import databases
import sqlalchemy
app FastAPI
# Подключение к БД
DATABASE_URL ″postgresql://user:password@localhost/db_name»
database databases.Database(DATABASE_URL)
metadata sqlalchemy.MetaData
# Определение таблицы ″Задачи″
tasks sqlalchemy.Table(
″tasks″,
metadata,
sqlalchemy.Column(″id″, sqlalchemy.Integer, primary_keyTrue),
sqlalchemy.Column(″name″, sqlalchemy.String),
sqlalchemy.Column(″parent_task″, sqlalchemy.Integer),
sqlalchemy.Column(″performer″, sqlalchemy.String),
sqlalchemy.Column(″due_date″, sqlalchemy.Date),
sqlalchemy.Column(″status″, sqlalchemy.String),
)
engine sqlalchemy.create_engine(
DATABASE_URL
)
metadata.create_all(engine)
@app.on_event(″startup″)
async def startup⁚
await database.connect
@app.on_event(″shutdown″)
async def shutdown⁚
await database.disconnect
Теперь у нас есть основа для нашего приложения Fastapi, подключение к БД и определение таблицы ″Задачи″.Теперь нужно добавить эндпоинт, который будет отвечать за создание новой задачи в БД.python
from fastapi import HTTPException
@app.post(″/tasks/»)
async def create_task(name⁚ str, parent_task⁚ int None, performer⁚ str None, due_date⁚ date None, status⁚ str None)⁚
query tasks.insert.values(
namename,
parent_taskparent_task,
performerperformer,
due_datedue_date,
statusstatus
)
try⁚
task_id await database.execute(query)
return {″task_id″⁚ task_id,
″name″⁚ name,
″parent_task″⁚ parent_task,
″performer″⁚ performer,
″due_date″⁚ due_date,
″status″⁚ status}
except Exception as e⁚
raise HTTPException(status_code500, detailstr(e))
В этом коде мы используем HTTP метод POST и путь ″/tasks/», чтобы создать новую задачу в БД. Мы принимаем несколько параметров, включая наименование, ссылку на родительскую задачу, исполнителя, срок и статус. Затем мы выполняем запрос на добавление записи в таблицу ″Задачи″ с заданными параметрами.
Теперь у нас есть работающий эндпоинт для создания записи в БД с новой задачей.
В этой статье я показал вам, как использовать Fastapi и БД Postgres для создания таблицы ″Задачи″. Мы использовали асинхронность, разделили пространство имен и реализовали подключение к БД. Я также предоставил вам пример кода для создания записи в БД с новой задачей.
Я надеюсь, что эта статья была полезной для вас. Удачи с вашими проектами!