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Python
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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# @version : 1.0
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# @Update Time : 2023/8/18 9:00
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# @File : database.py
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# @IDE : PyCharm
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# @desc : SQLAlchemy 部分
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导入 SQLAlchemy 部分
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安装： pip install sqlalchemy[asyncio]
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官方文档：https://docs.sqlalchemy.org/en/20/intro.html#installation
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from typing import AsyncGenerator
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from redis.asyncio import Redis
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from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession, async_sessionmaker, AsyncAttrs
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from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, declared_attr
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from application.settings import SQLALCHEMY_DATABASE_URL, REDIS_DB_ENABLE, MONGO_DB_ENABLE
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from fastapi import Request
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from core.exception import CustomException
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from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorDatabase
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# 官方文档：https://docs.sqlalchemy.org/en/20/orm/extensions/asyncio.html#sqlalchemy.ext.asyncio.create_async_engine
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# database_url dialect+driver://username:password@host:port/database
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# echo：如果为True，引擎将记录所有语句以及它们的参数列表的repr()到默认的日志处理程序，该处理程序默认为sys.stdout。如果设置为字符串"debug"，
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# 结果行也将打印到标准输出。Engine的echo属性可以随时修改以打开和关闭日志记录；也可以使用标准的Python logging模块来直接控制日志记录。
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# echo_pool=False：如果为True，连接池将记录信息性输出，如何时使连接失效以及何时将连接回收到默认的日志处理程序，该处理程序默认为sys.stdout。
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# 如果设置为字符串"debug"，记录将包括池的检出和检入。也可以使用标准的Python logging模块来直接控制日志记录。
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# pool_pre_ping：布尔值，如果为True，将启用连接池的"pre-ping"功能，该功能在每次检出时测试连接的活动性。
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# pool_recycle=-1：此设置导致池在给定的秒数后重新使用连接。默认为-1，即没有超时。例如，将其设置为3600意味着在一小时后重新使用连接。
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# 请注意，特别是MySQL会在检测到连接8小时内没有活动时自动断开连接（尽管可以通过MySQLDB连接自身和服务器配置进行配置）。
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# pool_size=5：在连接池内保持打开的连接数。与QueuePool以及SingletonThreadPool一起使用。
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# 对于QueuePool，pool_size设置为0表示没有限制；要禁用连接池，请将poolclass设置为NullPool。
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# pool_timeout=30：在从池中获取连接之前等待的秒数。仅在QueuePool中使用。这可以是一个浮点数，但受Python时间函数的限制，可能在几十毫秒内不可靠
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# max_overflow 参数用于配置连接池中允许的连接 "溢出" 数量。这个参数用于在高负载情况下处理连接请求的峰值。
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# 当连接池的所有连接都在使用中时，如果有新的连接请求到达，连接池可以创建额外的连接来满足这些请求，最多创建的数量由 max_overflow 参数决定。
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# 创建数据库连接
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async_engine = create_async_engine(
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SQLALCHEMY_DATABASE_URL,
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echo=False,
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echo_pool=False,
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pool_pre_ping=True,
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pool_recycle=3600,
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pool_size=5,
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max_overflow=5,
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connect_args={}
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)
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# 创建数据库会话
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session_factory = async_sessionmaker(
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autocommit=False,
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autoflush=False,
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bind=async_engine,
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expire_on_commit=True,
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class_=AsyncSession
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)
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class Base(AsyncAttrs, DeclarativeBase):
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创建基本映射类
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稍后，我们将继承该类，创建每个 ORM 模型
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"""
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@declared_attr.directive
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def __tablename__(cls) -> str:
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"""
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将表名改为小写
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如果有自定义表名就取自定义，没有就取小写类名
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table_name = cls.__tablename__
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if not table_name:
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model_name = cls.__name__
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ls = []
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for index, char in enumerate(model_name):
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if char.isupper() and index != 0:
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ls.append("_")
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ls.append(char)
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table_name = "".join(ls).lower()
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return table_name
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async def db_getter() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
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获取主数据库会话
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数据库依赖项，它将在单个请求中使用，然后在请求完成后将其关闭。
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函数的返回类型被注解为 AsyncGenerator[int, None]，其中 AsyncSession 是生成的值的类型，而 None 表示异步生成器没有终止条件。
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async with session_factory() as session:
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# 创建一个新的事务，半自动 commit
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async with session.begin():
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yield session
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def redis_getter(request: Request) -> Redis:
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"""
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获取 redis 数据库对象
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全局挂载，使用一个数据库对象
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"""
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if not REDIS_DB_ENABLE:
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raise CustomException("请先配置Redis数据库链接并启用！", desc="请启用 application/settings.py: REDIS_DB_ENABLE")
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return request.app.state.redis
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def mongo_getter(request: Request) -> AsyncIOMotorDatabase:
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"""
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获取 mongo 数据库对象
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全局挂载，使用一个数据库对象
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"""
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if not MONGO_DB_ENABLE:
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raise CustomException(
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msg="请先开启 MongoDB 数据库连接！",
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desc="请启用 application/settings.py: MONGO_DB_ENABLE"
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)
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return request.app.state.mongo
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