本次的程式碼與目錄結構可以參考 FastAPI Tutorial : Day10 branch
今天終於要來連接 Database 了 !
這邊會同時使用 PostgreSQL 和 MySQL 作為我們的 Database
這邊會使用 Docker 來建立我們的 Database
在 CRUD 的部分,我們會使用 SQLAlchemy 來幫助我們操作 Database
sqlalchemy
: Python 的 ORM 套件psycopg2-binary
: PostgreSQL 的 Python 連接套件PyMySQL
: MySQL 的 Python 連接套件poetry add psycopg2
poetry add PyMySQL
poetry add sqlalchemy
我們使用 Docker
來建立我們的 Database
關於 Docker
的安裝與使用,可以參考 Docker docs
因為
Docker
的 loading 足夠再講一個鐵人賽
所以就不在這邊多做介紹了
docker run --name fastapi_postgres_dev -e POSTGRES_USER=fastapi_tutorial -e POSTGRES_PASSWORD=fastapi_tutorial_password -e POSTGRES_DB=fastapi_tutorial -p 5432:5432 --volume fastapi_tutorial_postgres_dev:/var/lib/postgresql/data -d postgres:15.1
docker run --name fastapi_mysql_dev -e MYSQL_USER=fastapi_tutorial -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=fastapi_tutorial_password -e MYSQL_DATABASE=fastapi_tutorial -p 3306:3306 --volume fastapi_tutorial_mysql_dev:/var/lib/mysql -d mysql:8.1
這邊的
fastapi_tutorial_postgres_dev
和fastapi_tutorial_mysql_dev
是用來持久化 Container 資料的 Volumn
就算把 Container 刪除,再次綁定這個 Volumn 時
資料還是會存在 !
docker ps
或是使用 docker desktop 來檢查
在初始化 sqlalchemy
時,需要用到 create_engine
來建立 Database 的連接
而 create_engine
的參數中,需要傳入 Database 的連接 url
也可以透過 url_object
創建
database url 的格式如下 :
TYPE://USERNAME:PASSWORD@HOST:PORT/DATABASE
TYPE+DRIVER://USERNAME:PASSWORD@HOST:PORT/DATABASE # 如果需要指定 driver
透過 database url 來使用 create_engine
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("postgresql://fastapi_tutorial:fastapi_tutorial_password@localhost:5432/fastapi_tutorial")
或是透過 engine.URL
創建 url_object
來使用 create_engine
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine import URL
url_object = URL(
drivername="postgresql",
username="fastapi_tutorial",
password="fastapi_tutorial_password",
host="localhost",
port=5432,
database="fastapi_tutorial",
)
engine = create_engine(url_object)
# ...
sessionmaker
在使用 sqlalchemy
時,我們會透過 sessionmaker
來建立 session
而 sessionmaker
的參數中,是使用剛剛創建的 engine
並且可以設定 ORM 的參數,如 autocommit
和 autoflush
# ....
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
# ....
.env
在 setting/.env.dev
中,新增相對應 Database 的 url
POSTGRESQL_DATABASE_URL='postgresql://fastapi_tutorial:fastapi_tutorial_password@localhost:5432/fastapi_tutorial'
MYSQL_DATABASE_URL='mysql+pymysql://root:fastapi_tutorial_password@localhost:3306/fastapi_tutorial'
要注意的是 MySQL 的 url 中,user 的部分是 root
run.py
在 run.py
中
新增 --db <option>
來指定要使用的 Database , 預設是用 PostgreSQL
並且將 --db <option>
的值,存到環境變數 DB_TYPE
中
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="Run the server in different modes.")
# 將 parser.add_argument 的部分,分成不同的 group
# 原本的改為 app_mode
app_mode = parser.add_argument_group(title="App Mode", description="Run the server in different modes.")
app_mode.add_argument("--prod",action="store_true", help="Run the server in production mode.")
app_mode.add_argument("--test",action="store_true", help="Run the server in test mode.")
app_mode.add_argument("--dev",action="store_true", help="Run the server in development mode.")
# 新增 db_type
db_type = parser.add_argument_group(title="Database Type", description="Run the server in different database type.")
db_type.add_argument("--db", help="Run the server in database type.",choices=["mysql","postgresql"], default="postgresql")
# ...
# export DB_TYPE 環境變數
os.environ["DB_TYPE"] = args.db
setting/config.py
因為跟剛在 run.py
中新增 DB_TYPE
環境變數
所以在 setting/config.py
中可以透過載入 DB_TYPE
來動態的載入對應的 Database url
class Settings():
# ...
# 多新增 db_type
db_type:str = os.getenv("DB_TYPE").upper()
database_url: str = os.getenv(f"{db_type}_DATABASE_URL")
database/generic.py
因為剛剛透過環境變數 DB_TYPE
來動態的載入對應的 Database url
所以我們只需要新增一個 database/generic.py
作為所有 Databases 通用的 ORM 設定檔
剛剛
run.py
、setting/condig.py
和database/generic.py
的設定
可以避免我們為了不同的 Database 而需要新增不同的 ORM 設定檔
原本需要寫database/postgresql.py
、database/mysql.py
和databases/xxx.py
現在只需要寫database/generic.py
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from setting.config import get_settings
settings = get_settings()
engine = create_engine(
settings.database_url ,
echo=True,
pool_pre_ping=True
)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()
def get_db():
return SessionLocal()
api/infor.py
在 api/infor.py
中,我們會透過 get_db
來取得 session
在 /infor
API endopint :
from sqlalchemy import text # 新增 text
from database.generic import get_db # 新增 get_db
# ...
@router.get("/infor")
def get_infor():
databases = None
db_session = get_db()
try :
databases = db_session.execute(text("SELECT datname FROM pg_database;")).fetchall()
except Exception as e:
print(e)
if databases is None:
try :
databases = db_session.execute(text("SHOW DATABASES;")).fetchall()
except Exception as e:
print(e)
return {
# ....
"db_type": settings.db_type,
"database_url": settings.database_url,
"database": str(databases)
}
因為 postgresql
和 mysql
的 SHOW DATABASES
的語法不同
所以這邊我們使用 sqlalchemy
的 text
來幫助我們執行原生的 SQL 語法
這邊只是為了示範,所以沒有做任何 SQLI 的保護
以預設的 PostgreSQL 來起 server :
poetry run python3 run.py
再改以 MySQL 來起 server :
poetry run python3 run.py --db mysql
可以看到 db_type
和 database_url
都有改變
而回傳的 databases
也根據我們用的 DB 有不同
今天我們學習了如何連接 Database
並且透過 sqlalchemy
來幫助我們操作 Database
並透過 argument parser 來動態的載入對應的 Database url
和使用所有 SQL DB 通用的 ORM 設定檔
明天才會開始講 SQLAchemy 的 model 和
SQLAchemy 的初步CRUD