[Вопрос решен] Fastapi. Библиотека sqlalchemy. Использовать только асинхронный подход....

Fastapi. Библиотека sqlalchemy. Использовать только асинхронный подход. Обязательно разделить пространство имен. Создать модель User. Как создать таблицу из модели User в базе данных Postgres, если она еще не создана и не создавать данную таблицу, если она уже есть в базе данных? Обязательно написать код с пояснениями для всех этапов

(1) Смотреть решение

Ответ нейросети AfinaAI

Здравствуйте! С удовольствием расскажу вам о создании таблицы из модели User в базе данных Postgres с использованием библиотеки FastAPI и SQLAlchemy только в асинхронном подходе. Разделение пространства имен также будет учтено.​Для начала, убедитесь, что у вас установлена библиотека SQLAlchemy и его асинхронное расширение `sqlalchemy.​ext.​asyncio`.python
pip install sqlalchemy asyncpg

Затем создайте файл `main.​py` и добавьте следующий код⁚

python
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy.​ext.​asyncio import create_async_engine
from sqlalchemy.​orm import declarative_base
from sqlalchemy.​orm.aliased import AliasedClass
from sqlalchemy.​orm.​session import sessionmaker
from sqlalchemy.​sql.​elements import ClauseElement, ColumnClause
from sqlalchemy.sql.​expression import cast, Executable, Selectable

app FastAPI

# Для асинхронного подхода используем асинхронный движок SQLAlchemy
database_url ″postgresql asyncpg://username:password@host:port/database»
engine create_async_engine(database_url)

# Создаем базовую модель, на основе которой будут создаваться другие модели
Base declarative_base(bindengine, metadataMetaData)

# Создаем алиас для BaseModel, чтобы разделять пространство имен
class Model(Base, AliasedClass)⁚
pass

# Создаем сессию для работы с базой данных
async def get_db⁚
async with engine.​begin as conn⁚
session sessionmaker(bindconn)
async_session session(class_AsyncSession)
yield async_session
await async_session.​close

# Создаем модель User
class User(Model)⁚
__tablename__ ″users″

id Column(Integer, primary_keyTrue, indexTrue)
username Column(String, uniqueTrue, indexTrue, nullableFalse)
password Column(String, nullableFalse)
email Column(String, uniqueTrue, indexTrue, nullableFalse)

# Создаем таблицу в базе данных, если она еще не существует
@app.​on_event(″startup″)
async def startup⁚
async with engine.​begin as conn⁚
await conn.​run_sync(Base.​metadata.​create_all)

@app.​get(″/»)
async def root⁚
return {″message″⁚ ″Hello, World!​″}

Здесь мы создаем базовую модель Base, которая будет выступать в качестве основы для создания других моделей.​ Объявляем модель User и указываем её параметры (id, username, password, email) с атрибутами, такими как уникальность и индексы.​ Затем мы создаем сессию работы с базой данных с помощью функции `get_db`. Внутри функции происходит создание сессии с подключением к базе данных через асинхронный движок SQLAlchemy.​ Далее мы создаем таблицу в базе данных, если она еще не существует, с помощью декоратора `@app.​on_event(″startup″)` и функции startup.​ Внутри функции мы используем `engine.​begin` для начала транзакции и `conn.run_sync(Base.​metadata.​create_all)` для создания таблицы на основе модели User.​ Наконец, мы определяем корневой маршрут `/` с помощью декоратора `@app.​get(″/»)` и функции root, которая возвращает приветственное сообщение.​ Теперь вы можете запустить ваше FastAPI приложение и проверить создание таблицы в базе данных Postgres.​

Читайте также  Для обучения нейросети распознаванию лиц собираются фотографии размером 486 × 720 пикселей, объёмом 200 Кбайт памяти без учёта размера заголовка файла. Для кодирования цвета каждого пикселя используется одинаковое количество бит, коды пикселей записываются в файл один за другим без промежутков. При сохранении фотографии сжимаются, размер итогового файла после сжатия становится на 15% меньше исходного. Найди, какое максимальное количество цветов можно использовать в изображении.

shell
uvicorn main⁚app —reload

После запуска вы можете открыть http://localhost:8000 в вашем браузере и увидеть приветственное сообщение.​
Вот и всё!​ Теперь вы знаете, как создавать таблицы из моделей в базе данных Postgres с использованием библиотеки FastAPI и SQLAlchemy только в асинхронном подходе. Удачи в вашем программировании!​

AfinaAI